Regrowth of understory epiphytic bryophytes 10 years after simulated commercial moss harvest
Notice bibliographique
Résumé
Commercial moss harvest is the predominant disturbance for understory epiphytic bryophyte mats in the Pacific Northwest, yet the rate and dynamics of regrowth of this nontimber forest product are unknown. The first long-term evaluation of cover and species richness regrowth following simulated commercial moss harvest from understory vine maple (Acer circinatum Pursh) shrub stems is reported. Stems harvested of moss on six sites in the Oregon Coast Range in 1994 were examined for species composition and relative abundance of regrowth over the course of a decade. Percent cover increased 5.1%/year, averaging only 51% cover in year 10. Forty percent of the total cover in year 10 was attributable to encroachment from adjacent undisturbed mats and 14% to reestablished litterfall. Shortly after harvest, many taxa established on the newly available habitat, such that species richness surpassed preharvest levels by year 3. In the absence of competitive exclusion even by year 10, species richness continued to exceed preharvest levels by two taxa. Vegetative cover regrowth may require 20 years and volume recovery even longer. Commercial moss harvest should be managed on rotations of several decades, and patchy harvest methods should be encouraged over complete strip harvesting to ensure moss regeneration and promote bryophyte diversity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».