Recruitment patterns following a severe drought: long-term compositional shifts in Patagonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Severe droughts have the potential of inducing transient shifts in forest canopy composition by altering species-specific adult tree mortality patterns. However, permanent vegetation change will occur only if tree recruitment patterns are also affected. Here, we analyze how a massive mortality event triggered by the 1998–1999 drought affected adult and sapling mortality and recruitment in a mixed Nothofagus dombeyi (Mirb.) Blume – Austrocedrus chilensis (D. Don) Flor. et Boult. forests of northern Patagonia. Comparing drought-induced and tree-fall gaps, we assessed changes in forest composition, microenvironments, and seedling density and survival of both species. Drought-kill disturbance shifted species composition of both canopy and sapling cohorts in favour of A. chilensis. Drought gaps were characterized by a shadier and more xeric environment, affecting the recruitment pattern of N. dombeyi seedlings. The seedling cohort was composed mostly of A. chilensis, and its survival was always higher than that of N. dombeyi. Additionally, A. chilensis seedlings showed higher plasticity than N. dombeyi seedlings, increasing its root to shoot ratios in drought gaps. The results suggest that extreme drought itself is a strong driving force in forest dynamics, with important imprints on forest landscapes. Future climate-change scenarios, projecting an increased in frequency and severity of droughts, alert us about expected long-term compositional shifts in many forest ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».