Susceptibility of a Northern Hardwood Forest to Exotic Earthworm Invasion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Numerous exotic earthworm species are colonizing northern hardwood forests of North America, where no native earthworms exist. Upon invasion, earthworms have been shown to alter the surface soil environment and plant populations and communities. We sought to identify land‐use factors in the Ottawa National Forest (ONF), Michigan (U.S.A.), that contribute to earthworm invasion in forest dominated by sugar maple ( Acer saccharum Marsh.) so that the susceptibility to additional colonization could be evaluated. We sampled earthworm communities in Sylvania Wilderness Area, a unique old‐growth hardwood forest, and nonwilderness sites influenced by recreational fishing, recent timber harvesting, or roads. All the nonwilderness sites contained one to five species of exotic earthworms. In contrast, only 50% of wilderness sites contained exotic earthworms, all of a single species. Nonwilderness sites also had thinner litter and duff layers, higher soil C and N content, and higher nitrogen mineralization potentials than Sylvania sites. Two central differences between Sylvania and nonwilderness sites were that all nonwilderness sites were in close contact with roads and had a history of timber harvest, whereas these factors were not present in Sylvania Wilderness Area. Using average rates of colonization, we constructed two geographic information system models to estimate the percentage of sugar maple on the ONF falling within a theoretical 100‐year invasion distance of roads and of second‐growth sugar maple as relative indices of susceptibility to invasion. Both models indicated high susceptibility to invasion, with 91.7% and 98.9% of sugar maple habitat falling within a theoretical 100‐year invasion distance of roads or historical harvests, respectively.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».