Agricultural land-use history increases non-native plant invasion in a southern Appalachian forest a century after abandonment
Notice bibliographique
Résumé
Land-use history can play a significant role in shaping forest communities. We considered the effects of agricultural land-use legacies on the distribution of non-native invasive plants a century after abandonment in a watershed in western North Carolina, USA. Forest sites that were previously in cultivation and abandoned ca. 1905 were compared with nearby reference sites that were never cultivated. The most common invasive plants were Celastrus orbiculatus Thunb., Microstegium vimineum Trin., and Lonicera japonica Thunb. Formerly cultivated sites and plots positioned downslope from roads had the most invasives. Soil cation concentration and pH were positively correlated with invasive presence and abundance. Historic agricultural plots where the successional tree Liriodendron tulipifera L. was dominant had the highest soil cation concentrations and soil pH and the greatest abundance of invasive plants. Disentangling the cause–effect relationships between land-use history, the biotic community, and the abiotic template presents a challenge, but understanding the role of land-use legacies may provide important insights regarding the mechanisms underlying the establishment and spread of invasive plants in forest ecosystems. Our results suggest that land-use history at Bent Creek may be facilitating plant invasion indirectly by causing a shift in overstory community composition that in turn creates more suitable understory conditions for shade-tolerant invasive plants.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».