How dynamic are understory communities and the processes structuring them in mature conifer forests?
Notice bibliographique
Résumé
Even though understory plant communities play important roles in northern forest ecosystems, our understanding of their long‐term successional dynamics and the associated driving processes is still limited. This study used spatially explicit data from five, long‐term, permanent plots in mature lodgepole pine ( Pinus contorta ) stands in the Canadian Rocky Mountains to: (1) assess whether understory communities showed homogenization over time either within or between plots and if compositional changes observed were supportive of either the initial or relay floristics model; and (2) evaluate the relative importance of the environment vs. dispersal limitations in structuring these understory communities and how this changes over time. We found between‐plot convergence and within‐plot homogenization over time, largely due to increasing cover of mosses and later successional species. These changes were mainly in relative abundance, thus supporting the initial floristic model. However, the appearance of late successional species and the disappearance of early successional species over the study period suggested that the relay floristic model was also important. Most of the variation in understory species composition and richness was explained by spatial variables that were independent of environmental factors, suggesting that dispersal limitation was important in these communities. However, environmental variables explained an important fraction of the variation in species richness and composition, especially in more xeric environments; from this we infer that deterministic processes still played an important role in structuring these communities. In most plots, our results also showed increasing importance of dispersal limitations following canopy closure and we attribute this to both the homogenisation of the understory environment and increased abundance of later successional species which were more dispersal limited.
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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 ».