Linking deadwood-associated beetles and fungi with wood decomposition rates in managed black spruce forests<sup>1</sup>This article is one of a selection of papers from the International Symposium on Dynamics and Ecological Services of Deadwood in Forest Ecosystems.
Notice bibliographique
Résumé
Deadwood-associated insects and saprotrophic fungi are principal agents of wood decomposition in boreal forest. Silvicultural treatments that alter microclimate and availability of deadwood likely affect composition and growth rates of both insect and fungal communities, leading to changes in wood decomposition rates. Here, we relate both saproxylic beetle and dominant polypore assemblages with woody decomposition rates and environmental variables in experimental partial cuts, clearcuts, and uncut controls using a series of causal models to determine the relationship between stand structure, biodiversity, and ecosystem function in black spruce ( Picea mariana (Mill.) BSP) forests. Overall beetle and fungal composition differed between uncut stands and harvested stands. Main effects of harvesting included large increases in wood-feeding beetles and the fungus Gloeophyllum sepiarium (Wul.:Fr.) Karst. We suggest that these species were promoted by specific alterations in microhabitat conditions of deadwood. Within clearcuts specifically, changes in species composition and significantly more fungal degree-days resulted in significantly higher decomposition rates. We concluded that levels of partial cutting in the range of 15%–20% retention were not sufficient to maintain predisturbance communities but were sufficient to maintain wood decomposition rates similar to uncut stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».