The relative contributions of seed bank, seed rain, and understory vegetation dynamics to the reorganization of <i>Tsuga canadensis</i> forests after loss due to logging or simulated attack by <i>Adelges tsugae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Profound changes are occurring in forests as native insects, nonnative insects, or pathogens irrupt on foundation tree species; comprehensive models of vegetation responses are needed to predict future forest composition. We experimentally simulated hemlock woolly adelgid ( Adelges tsugae Annand) infestation (by girdling trees) and preemptive logging of eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carrière) and compared vegetation dynamics in replicate 90 m × 90 m treatment plots and intact hemlock stands from 2004 to 2010. Using Chao–Sørensen abundance-based similarity indices, we assessed compositional similarities of trees, shrubs, forbs, and graminoids among the seed bank, seed rain, and standing vegetation over time and among treatments. Post-treatment seed rain, similar among treatments, closely reflected canopy tree composition. Species richness of the seed bank was similar in 2004 and 2010. Standing vegetation in the hemlock controls remained dissimilar from the seed bank, reflecting suppressed germination. Recruits from the seed rain and seed bank dominated standing vegetation in the logged treatment, whereas regeneration of vegetation from the seed bank and seed rain was slowed due to shading by dying hemlocks in the girdled treatment. Our approach uniquely integrates multiple regeneration components through time and provides a method for predicting forest dynamics following loss of foundation tree species.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 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 ».