The impact of burn intensity from wildfires on seed and vegetative banks, and emergent understory in aspen-dominated boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares seed and vegetative banks, and the emergent understory in unburned, lightly burned, and intensely burned patches within an aspen-dominated boreal forest in northeastern Alberta, Canada. Propagule banks were measured immediately after the fire, while the understory was surveyed 2 years later. Seedling and shoot emergence techniques were used to assess the abundance and assemblage of species within seed and vegetative banks. Median seed density was ordered unburned > lightly burned = intensely burned patches. A cumulative index of vegetative bank abundance was ordered unburned > lightly burned > intensely burned patches. Species assemblages were significantly different amongst burn intensities for seed banks and emergent understory. Vegetative bank assemblages were significantly different between unburned and burned patches but not between lightly and intensely burned patches. Furthermore, seed and vegetative bank assemblages within each burn intensity were also significantly different. Indicator species analysis suggested that all significant differences were due largely to broad assemblage differences rather than a few unique species. Ordination with nonmetric multidimensional scaling correspondence analysis separated seed and vegetative banks, and emergent understory along two axes (88.8% of the total variation). The first axis (50.3% of the total variation) indicated that the unburned and lightly burned species assemblages were more similar to the vegetative bank, while the intensely burned patches were more similar to the seed bank. The second axis (38.5% of the total variation) placed vegetative banks closer to emergent vegetation than seed banks.Key words: seed bank, bud bank, vegetative bank, aspen, boreal, fire.
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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 ».