Dynamics of epiphytic macrolichen abundance, diversity and composition in boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Summary Epiphytic macrolichen lichens are important components of forest ecosystems, but their responses to stand‐replacing fire and multiple successional pathways of the canopy tree layer are poorly understood. We examined the dynamics of epiphytic macrolichens following wildfire and tested the independent and interactive effects of time since fire and overstorey composition on epiphytic macrolichen abundance, diversity and composition in boreal forests of Canada. Epiphytic macrolichens were sampled in 51 stands of conifer, mixed‐wood and broadleaf overstorey types ranging from 7 to 209 years since fire. Macrolichen abundance estimated as percentage cover continuously increased with stand age with highest cover in 209‐year‐old stands for all overstorey types. Mixed‐wood and conifer stands had higher macrolichen abundance than broadleaf stands in all age classes except similarly low abundances in stands ≤15 years old for all overstorey types. Species richness of epiphytic macrolichens reached peaks in 98‐ or 146‐year‐old stands. Mixed‐wood stands had higher macrolichen species richness than broadleaf and conifer stands at 98 years old, but not at other age classes. Multivariate analysis indicated that the macrolichen communities were compositionally distinct for all age classes and overstorey types. Synthesis and applications . Epiphytic macrolichen abundance continuously increases with time since fire. Our results also show that macrolichen diversity peaks at intermediate stand ages with highest diversity in mixed‐wood stands. Our findings of distinct macrolichen communities supported by each age class and overstorey compositional type suggest that conservation of epiphytic macrolichen diversity would require forest managers to maintain a diverse age structure and overstorey composition in forest landscapes.
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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 ».