Composition and ecology of macrofungal and myxomycete communities on oak woody debris in a mixed-oak forest of Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Woody debris is recognized as an important structural component in forests, but little is known about the epixylic communities that it supports in many forest types. The goal of this study was to identify the macrofungal (asco mycetes and basidiomycetes) and myxomycete communities found on woody debris in the topographically dissected mixed-oak forests of southern Ohio and identify environmental parameters that influence species richness and species distributions. Fifty oak (Quercus spp. L.) logs were selected across slope aspects and slope positions throughout the landscape to maximize microsite variability. Over a 2-year period, 130 epixylic species were collected (28 ascomy cetes, 72 basidiomycetes, and 30 myxomycetes). Log surface area explained a significant amount of variation in species richness (R2 = 0.51, P < 0.001). Richness was significantly (P < 0.05) correlated with volume of woody debris in the plot (+) and with study log volume (+), lichen cover (), and surface structural characteristics (amount of bark (+), solid wood (), and fragmented wood (+)). Canonical correspondence analysis revealed that slope aspect, bark cover, percent slope, and woody stem density influenced individual epixylic species distributions. Because of their influence on epixylic communities, various environmental parameters must be accounted for in regional epixylic studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».