Seed banks of an Arizona Pinus ponderosa landscape: responses to environmental gradients and fire cues
Notice bibliographique
Résumé
We measured soil seed banks in 102 plots within a 110 000 ha Arizona Pinus ponderosa landscape, determined seed-bank responses to fire cues and tree canopy types (open or densely treed patches), compared seed-bank composition among ecosystem types, and assessed the utility of seed banks for ecological restoration. Liquid smoke was associated with increased community-level emergence from seed banks in greenhouse experiments, whereas heating to 100 °C had minimal effect and charred P. ponderosa wood decreased emergence. We detected 103 species in seed-bank samples and 280 species in aboveground vegetation. Erigeron divergens was the commonest seed-bank species; with the exception of Gnaphalium exilifolium , species detected in seed banks also occurred above ground. Although a dry, sandy-textured black-cinder ecosystem exhibited the greatest seed density, seed-bank composition was more ecosystem-specific than was seed density. Native graminoids (e.g., Carex geophila and Muhlenbergia montana ) were common in seed banks, whereas perennial forbs were sparse, particularly under dense tree canopies. Our results suggest that (i) smoke may increase emergence from seed banks in these forests, (ii) seed banks can assist establishment of major graminoids but not forbs during ecological restoration, and (iii) seed-bank composition is partly ecosystem-specific across the landscape.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».