Spatiotemporal dynamics of natural tree regeneration in unmanaged subalpine conifer forests with high wild ungulate densities
Notice bibliographique
Résumé
Increasing wild ungulate populations in the northern hemisphere led to extensive research on their influence on forest regeneration. According to the results of different studies, high ungulate densities may alter forest structure and composition, as well as inhibit forest regeneration. However, little is known about the long-term impact of large herbivores on forest dynamics at the landscape scale. Therefore, we studied forest regeneration in conifer forests of the highly protected Swiss National Park. We assessed sapling densities and apical shoot loss by repeated systematic sampling in 2003 and in 2011–2012 in two valleys featuring exceptionally high densities of wild ungulates of up to 86 individuals per vegetation-covered square kilometre during summer and 28 individuals per vegetation-covered square kilometre during winter. Mean apical shoot loss ranged between 2.9% and 10.6% depending on study site and assessment year. In addition to the increasing sapling densities, these results suggest that ungulates had little impact on tree establishment in the studied subalpine conifer forests. Additionally, sapling diversity was higher on plots repeatedly influenced by ungulates (apical shoot loss), suggesting rather positive effects of ungulates on sapling diversity. Habitat containing a mixture of forest and grassland without livestock or human disturbance provides a high-quality environment for ungulates, which likely explains the low impact of ungulates on forest regeneration in our study area.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».