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Enregistrement W2047898262 · doi:10.1139/b01-015

Ecological effects of the non-native <i>Pinus nigra</i> on sand dune communities

2001· article· en· W2047898262 sur OpenAlexvenueno aff
Lissa M. Leege, Peter G. Murphy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichigan Department of Natural Resources
Mots-clésVegetation (pathology)Sand dune stabilizationEcologyHabitatSpecies richnessWoody plantEcological successionIntroduced speciesNative plantAbiotic componentPinus <genus>Plant communityEnvironmental scienceGeographyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to their successional nature, sand dunes provide an opportunity to examine the effects of non-native species introduced into multiple habitats. We investigated the biotic and abiotic effects of non-native Pinus nigra in four habitats on the dunes of the eastern shore of Lake Michigan. The 26 000 pines were planted in foredunes, forest edges, wetpannes, and inland blowouts as a stabilization measure in 1956–1972, and in 1995 the surviving trees ranged in stand density from 274–1176 trees per hectare. Pinus nigra stands were associated with reduced cover of dune vegetation except in forest edges, and with depressed species richness only in wetpanne sites. Higher densities of woody stems occurred in P. nigra stands at the edge of native forest than in sites lacking P. nigra, suggesting that pines accelerate succession to a woody community. Pinus nigra stands were associated with lower light levels than native stands of comparable or greater stand densities (Pinus banksiana in wetpannes and Populus deltoides in foredunes). In addition, P. nigra sites were drier than P. banksiana sites in wetpannes. The non-native pines may have modified the four dune habitats and appear to be functionally different from stands of native trees.Key words: functional equivalency, non-native species, Pinus nigra, plant invasion, sand dunes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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