Determinants of fine‐scale plant species richness in a deciduous forest of northeastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question: What are the determinants of fine‐scale plant species richness (SR)? Location: Île‐aux‐Grues, Québec, Canada. Methods: Elevation, soil organic matter, soil pH, irradiance, tree basal area (BA) and plant SR (herbs, shrubs, and trees) were determined in 100 contiguous 25 m 2 quadrats in a deciduous forest. Each variable was analysed for spatial autocorrelation using Moran's I. Path analysis was used to determine the effects of different variables on tree, shrub and herb SR in a hierarchical modelling approach. Results: Most of the variables, except tree BA, PPFD (photo‐synthetic photon flux density) and shrub SR, were positively autocorrelated at a scale of ca. 20 m or less. The path analyses explained ca. ll%‐40% of the variance in plant SR; however, the model for shrub SR was not significant. Tree SR was positively associated, but herb SR was negatively associated with tree BA. Tree SR had a positive influence on shrub SR, but herb SR remained unaffected by tree or shrub SR. Conclusion: The positive association of tree BA and tree SR suggests that the data from the study site correspond to the left (ascending) portion of the SR‐biomass relationship (un‐dersaturated SR). The negative effect of tree BA on herb SR is direct and not mediated through reduced PPFD. High tree BA might cause high resource use, induce high litter production and affect soil properties, all of which might significantly affect herb SR. Several factors not considered here might influence fine‐scale SR, such as interspecific interactions, fine‐scale disturbances and heterogeneity (both spatial and temporal) in resources and abiotic conditions. Within‐site variations of SR might be difficult to model with precision because of the relative importance of stochastic vs deterministic processes at this spatial scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».