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Enregistrement W2085693239 · doi:10.1139/b08-006

Shifts in morphological traits, seed production, and early establishment of<i>Desmodium nudiflorum</i>following prescribed fire, alone or in combination with forest canopy thinning

2008· article· en· W2085693239 sur OpenAlexvenueno aff
Jianjun Huang, Ralph E. J. Boerner

Notice bibliographique

RevueBotany · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerennial plantBiologyThinningUnderstoryCanopyHerbaceous plantSpecific leaf areaDeciduousBiomass (ecology)Growing seasonAgronomyPrescribed burnDesmodiumFire regimeBotanyEcosystemEcologyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reintroduction of periodic dormant-season fire and overstory thinning are currently being employed for forest ecosystem management in deciduous forests of eastern North America. These manipulations usually alter the flux of light and the availability of soil nutrients to the perennial herbaceous plants that dominate the understory. We utilized Bayesian statistical methods to examine the effects of prescribed burning (B) and the combination of burning and overstory thinning (T+B) on the morphology, seed production, and early establishment of Desmodium nudiflorum (L.) DC. (Fabaceae) in mixed-oak ( Quercus spp.) forests in southern Ohio. During the fourth growing season after the first fire, plants from thinned and burned (T+B) plots were 62% larger than plants from control plots (C). Both burning alone (B) and T+B treatments decreased specific leaf area (SLA). T+B also resulted in significantly decreased root mass ratio (RMR), and increased leaf mass ratio (LMR), and specific root length (SRL). During the first growing season after a second fire, both B and T+B resulted in significantly increased plant biomass, LMR, individual seed mass, and total seed production, as well as decreased SLA and plant height; in contrast, neither B nor T+B had significant impacts on leaf area ratio or seedling establishment. Prescribed fire, especially when combined with thinning, can result in increases in total biomass, seed size, and seed production, and hence enhance the fitness of this perennial herb in these mixed-oak forests.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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