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Enregistrement W2097127939 · doi:10.1371/journal.pone.0056033

Fire Severity Filters Regeneration Traits to Shape Community Assembly in Alaska’s Boreal Forest

2013· article· en· W2097127939 sur OpenAlexafffund
Teresa N. Hollingsworth, Jill F. Johnstone, Emily L. Bernhardt, F. Stuart Chapin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServicePacific Northwest Research StationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJoint Fire Science Program
Mots-clésRegeneration (biology)OrdinationDisturbance (geology)Ecological successionEnvironmental scienceEcologyVegetation (pathology)TaigaPlant communityGradient analysisTraitFire regimeRange (aeronautics)Biomass (ecology)Abundance (ecology)Salvage loggingBorealCommunity structureBiologyEcosystemForest ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disturbance can both initiate and shape patterns of secondary succession by affecting processes of community assembly. Thus, understanding assembly rules is a key element of predicting ecological responses to changing disturbance regimes. We measured the composition and trait characteristics of plant communities early after widespread wildfires in Alaska to assess how variations in disturbance characteristics influenced the relative success of different plant regeneration strategies. We compared patterns of post-fire community composition and abundance of regeneration traits across a range of fire severities within a single pre-fire forest type- black spruce forests of Interior Alaska. Patterns of community composition, as captured by multivariate ordination with nonmetric multidimensional scaling, were primarily related to gradients in fire severity (biomass combustion and residual vegetation) and secondarily to gradients in soil pH and regional climate. This pattern was apparent in both the full dataset (n = 87 sites) and for a reduced subset of sites (n = 49) that minimized the correlation between site moisture and fire severity. Changes in community composition across the fire-severity gradient in Alaska were strongly correlated to variations in plant regeneration strategy and rooting depth. The tight coupling of fire severity with regeneration traits and vegetation composition after fire supports the hypothesis that disturbance characteristics influence patterns of community assembly by affecting the relative success of different regeneration strategies. This study further demonstrated that variations in disturbance characteristics can dominate over environmental constraints in determining early patterns of community assembly. By affecting the success of regeneration traits, changes in fire regime directly shape the outcomes of community assembly, and thus may override the effects of slower environmental change on boreal forest composition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations125
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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