Causes of pattern in plant communities where environmental change is rapid and species longevity is short
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Questions : To what extent can spatial structure and its causes be determined in a highly disturbed environment? What are the main determinants of pattern and are these species‐specific? How much do spatial patterns change over generations? Location : Wimmera region of southern Australia. Methods : Broad‐leaved weeds were counted in 225 000 contiguous 20‐cm square quadrats. A substantial number of these quadrats were recorded again after two and four years. An hierarchical ‘adaptive analysis’ approach was used to select spatial analytical methods to examine specific aspects of pattern and variation in pattern from year to year. Results : Patterns varied among species and included both dense and sparse patches surrounded by areas of zero density, diffuse gradations of density and clear anisotropy. Patterns in Erodium botrys and Oxalis pes‐caprae persisted over years, whereas patterns in Arctotheca calendula were less pronounced and varied over time. Edaphic factors appeared to have only a minor influence over the spatial distribution of the weed community as a whole. In Oxalis pes‐caprae , whose patches were hypothesized to have been shaped by cultivation, there was no spread in four years, despite further tillage. Outlying plants of O. pes‐caprae failed to establish new patches, even in the year of greatest population increase. Little evidence of localised recruitment events was found. Conclusions : Despite repeated annual disturbances by natural and anthropogenic mechanisms, clear and interpretable spatial structure develops in annual weeds over a range of spatial resolutions. Adaptive analysis is a useful approach to the characterization of such patterns.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».