Effects of woody debris and ferns on herb-layer vegetation and deer herbivory in a Pennsylvania forest blowdown
Notice bibliographique
Résumé
Disturbances create a variety of legacy types, which can influence subsequent forest dynamics. One method by which legacies may influence succession is by altering herbivore activities. For example, logging slash has been shown to be effective in preventing browsing by large herbivores. Generalizing from studies after logging, we hypothesized that windthrow slash (woody debris) would limit the ability of deer to reach or locate individual plants. Furthermore, another legacy of disturbances is the establishment of recalcitrant vegetation, such as dense fern layers, which subsequently preclude woody plant establishment. To test for potential influences of these 2 types of legacies, we examined the effects of slash and fern abundance on herb and woody community structure and deer herbivory levels within a Pennsylvania windthrow gap. Slash abundance was negatively correlated with woody diversity, richness, black cherry seedling densities, and total seedling densities, but this effect was probably not a consequence of browsing. Fern abundance was negatively correlated with woody richness, red maple densities, total seedling densities, herb diversity, and richness. Fern effects on the woody community appeared to be related to reductions in light availability. Our results contradict the findings of previous studies that show that slash piles serve as refugia from herbivores. We suggest the inconsistencies may be due to a lack of quantitative measures of slash within those studies.
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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.
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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 ».