Changes in woody vegetation abundance and diversity after natural disturbances causing different levels of mortality
Notice bibliographique
Résumé
Questions: How does woody vegetation abundance and diversity differ after natural disturbances causing different levels of mortality? Location: Abies balsamea–Betula papyrifera boreal mixed-wood stands of southeast Quebec, Canada. Methods: Woody vegetation abundance and diversity were quantified and compared among three disturbance-caused mortality classes, canopy gap, moderate-severity disturbances, and catastrophic fire, using redundancy analysis, a constrained linear ordination technique, and diversity indices. Results: Substantial changes in canopy tree species abundance and diversity only occurred after catastrophic fire. Shade-tolerant, late-successional conifer species remained dominant after canopy gap and moderate-severity disturbances, whereas shade-intolerant, early-successional colonizers dominated canopy tree regeneration after catastrophic fire. Density and diversity of mid-tolerant and shade-intolerant understory tree and shrub species increased as the impact of disturbance increased. Highest species richness estimates were observed after catastrophic fire, with several species establishing exclusively under these conditions. Relative abundance of canopy tree regeneration was most similar after canopy gap and moderate-severity disturbances. For the sub-canopy tree and shrub community, relative species abundances were most similar after moderate-severity disturbances and catastrophic fire. Vegetation responses to moderate-severity disturbances thus had commonalities with both extremes of the disturbance-caused mortality gradient, but for different regeneration layers. Conclusions: Current spatio-temporal parameters of natural disturbances causing varying degrees of mortality promote the development of a complex, multi-cohort forest condition throughout the landscape. The projected increase in time intervals between catastrophic fires may lead to reduced diversity within the system.
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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 ».