Disentangling legacy effects from environmental filters of postfire assembly of boreal tree assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Disturbance plays a key role in driving ecological responses by creating opportunities for new ecological communities to assemble and by directly influencing the outcomes of assembly. Legacy effects (such as seed banks) and environmental filters can both influence community assembly, but their effects are impossible to separate with observational data. Here, we used seeding experiments in sites covering a broad range of postdisturbance conditions to tease apart the effects of seed availability, environmental factors, and disturbance characteristics on early community assembly after fire. We added seed of four common boreal trees to experimental plots in 55 replicate sites in recently burned areas of black spruce forest in northwestern North America. Seed addition treatments increased the probability of occurrence for all species, indicating a widespread potential for seed limitation to affect patterns of recruitment after fire. Small-seeded. species (aspen and birch) were most sensitive to environmental factors such as soil moisture and organic layer depth, suggesting a role for niche-based environmental filtering in community assembly. Fire characteristics related to severity and frequency were also important drivers of seedling regeneration, indicating the potential for disturbance to mediate environmental filters and legacy effects on seed availability. Because effects of seed availability are typically impossible to disentangle from environmental constraints on recruitment in observational studies, legacy effects contingent on vegetation history may be misinterpreted as being driven by strong environmental filters. Results from the seeding experiments suggest that vegetation legacies affecting seed availability play a pivotal role in shaping patterns of community assembly after fire in these low-diversity boreal forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».