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Enregistrement W2039565591 · doi:10.1139/x09-113

Succession of bryophyte assemblages following clear-cut logging in boreal spruce-dominated forests in south-central Sweden — Does retrogressive succession occur?

2009· article· en· W2039565591 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Schmalholz, Kristoffer Hylander

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological successionBryophyteChronosequencePrimary successionEcologyClearcuttingMicroclimateCoarse woody debrisLitterEnvironmental scienceSecondary successionTaigaForest managementLoggingForest floorAgroforestryEcosystemBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recovery process of boreal bryophyte communities after clear-cutting was studied in a chronosequence in south-central Sweden. We hypothesized that high initial grass cover on clearcuts, high litter cover and low light levels during canopy closure, and shortage of coarse woody substrates would constrain recovery in different ways. Instead, both epigeic and epixylic guilds (i.e., species growing on forest floor and deadwood) displayed a gradual increase in similarity over time from the clear-cut phase, perhaps because of the absence of distinct peaks in needle litter and canopy cover. Epixylic species started to recover long before the accumulation of deadwood, indicating that microclimate rather than substrate availability was the most constraining factor during the first 50 years. Since we did not find any other bottlenecks during the succession after clear-cutting, conservation measures aiming at decreasing local extinction rates during clear-cutting may also increase long-term persistence. On the other hand, as the results from the epixylic guild suggest, other factors during the forest succession, such as the development of a suitable microclimate, might be more important for some organisms, thus possibly mitigating such long-term positive effects of adjusted management during the clear-cutting operation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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