Succession rates and patterns twelve years after land use abandonment in the estuary of the river aliakmon, n. greece
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vegetation succession is a key element for research studying biodiversity losses, effects of climatic change on ecosystems, invasive species and restoration of ecosystems in which human activities have shifted their natural or semi-natural vegetation. Surrogate variables like Pignatti's bioindicator values or dissimilarity indices can provide further insights regarding succession trajectories aggregating the combined effects of changes in the cover/abundance of taxa. The land-use abandonment in an area in the estuary of the River Aliakmon, N. Greece, provides an opportunity to study medium-term rates and patterns during the first twelve years of vegetation succession. Cluster and time-series analyses of turnover rates, Sørensen's dissimilarity index and Pignatti's bioindicator values revealed clear differences in succession patterns and rates among permanent plots. Succession rates and patterns in the study area were found to be dominated by two ecological factors. On the one hand, availability of fresh water, assumed by the proximity to the river, allows the fast growing Populus alba to develop a forest canopy that radically alters the shading environment which, in its turn, controls succession trajectories. Increased soil salinity on the other hand, allows salt-tolerant taxa to be quickly established, and defines the species inventory on these sites as early as the first years of succession.
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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 ».