Effects of forest plantation management on herbaceous-layer composition and diversity
Notice bibliographique
Résumé
I compared the species composition and diversity of vascular plants in the herbaceous layer from a chronosequence of intensively managed spruce (Picea) plantations in three age-classes (57, 1012, 1416 years) with natural, mature stands (ca. 90 years) in southeastern New Brunswick, Canada. Total species richness (stand level) averaged 8184 species in the three plantation age-classes compared with 64 species in the natural stands; richness of forest habitat species alone was 3336 in the plantations and 37 in the natural stands. More fertile sites had significantly higher values for Hill's diversity indices (N 0 , N 1 , N 2 ). Mean N 0 , N 1 , and N 2 (subplot level) did not differ among stand types for all species, but N 1 and N 2 were significantly greater in the natural stands than in one or two plantation age-classes for forest habitat species alone. The two younger age-classes of plantations differed significantly in composition from the natural stands and the plantations became slightly more similar (Sørensen's index) to the natural stands with increasing age. One forest habitat species was lost and 24 others decreased in cover in the plantations. Tracking of plantations over a longer time period will be needed to determine whether these forest habitat species eventually regain their former abundance.Key words: chronosequence, forest harvesting, herbaceous layer, plantations, species diversity, species composition.
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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 ».