Effects of different forest management systems on plant species diversity in a<i>Fagus crenata</i>forested landscape of central Japan
Notice bibliographique
Résumé
To clarify how different forest management systems affect the diversity of understory vascular plant species at the plot level and the forest-type level, we examined a forested landscape originally occupied by primary Japanese beech, Fagus crenata Blume, in central Japan. The landscape is currently composed of four types of forest: primary F. crenata forest, shelterwood logged F. crenata forest, abandoned coppice forest, and coniferous plantation. Species richness per plot (α diversity) and in each forest type (γ diversity) and species turnover among plots in each forest type (β diversity) reached their highest values in plantation forests. While the difference in species composition between primary and shelterwood logged forests was not significant, the other pairs of forest types showed significant differences. Ordination analysis revealed that variation in species composition within the plantations seemed to be related to the dominance of naturally regenerated tree species, which reflected the intensity of tending. Although the species composition of less intensively tended plantations was similar to that of abandoned coppice forests that had been repeatedly cut in the past, their species composition differed from that of the primary forests. This suggests that most of the plantation and coppice forests, which were clear-cut at least once, do not revert to primary forest conditions after management is abandoned.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».