Succession of understory vegetation in managed and seminatural Scots pine forests in eastern Finland and Russian Karelia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to compare the understory vegetation in chronosequences representing seminatural and managed Scots pine (Pinus sylvestris L.) forests on dryish heaths of the Vaccinium type. The data represent the middle boreal vegetation zone and were collected in eastern Finland and the Dvina area of Karelia, on both sides of the border between Finland and the Russian Federation. Species diversity and the coverage of the various life-form groups (ground lichens, mosses, liverworts, grasses, herbs, dwarf shrubs, and tree seedlings) were used to analyse the properties of the ground vegetation over the succession from open forest land to closed forest communities. The clearest differences in diversity between the seminatural forests mainly influenced by fire and managed forests occurred in the early stages of succession. Forest management appeared to increase the species richness at the beginning of succession. The seminatural stands were rich in Cladonia lichens and dwarf shrubs up until tree canopy closure; however, the abundance of mosses was lower in the seminatural stands. Forest management favoured an abundance of grasses, notably Deschampsia flexuosa, which was common after clear-cutting. The use of prescribed burning in silviculture could result in more natural vegetation succession dynamics in managed stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».