Growth of epiphytic old forest lichens across climatic and successional gradients
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to assess the influence of canopy cover on lichen growth in boreal forests along a regional forest gradient. Biomass and area gain, and some acclimation traits, were assessed in the old-forest lichens Lobaria pulmonaria (L.) Hoffm., Pseudocyphellaria crocata (L.) Vain., and Usnea longissima Ach. transplanted 110 days in three successional Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) forest stands (clearcut, young, and old forest) repeated along a rainfall gradient (continental, suboceanic, and Atlantic zones) in Scandinavia. Lichen growth peaked in Atlantic rainforests with mean dry matter (DM) gain up to 36%–38%. The alectorioid lichen U. longissima showed the widest range of growth responses and no signs of chlorophyll degradation. Its highest DM gain consistently occurred in clearcuts, whereas the DM gain was close to zero in the shadiest young forest. The two foliose lichens L. pulmonaria and P. crocata exhibited maximal growth rates in old forests, but apparently growth was limited by low light even in old forests. Their DM gain was reduced in the most sun-exposed clearcuts due to chlorophyll degradation and was relatively high under closed young canopies, suggesting a better adaptation to shade. The lichen responses show that a high frequency and dominance of young and dense fast-growing forest stands at a landscape level are not compatible with large populations of these old-forest lichens and that a lack of lichens under an industrial forestry regime may not necessarily be determined by low dispersal efficiency only.
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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) | 0,000 | 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 ».