Postdispersal seed predation of white spruce in cutblocks in the boreal mixedwoods: a short-term experimental study
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a 1-year study to examine the influence of postdispersal seed predation by small mammals and other vertebrate predators on seedling recruitment rates (percentage of seeds surviving to seedling stage) and seed loss of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in recently logged areas in the boreal mixedwood forest in north-central Alberta. Experimental exclosures showed that predators reduced recruitment rates, on average, by 46% for seeds exposed to predation for 6 weeks in the summer and by 79% for seeds exposed to predation between autumn (seed dispersal) and the following summer (germination). We were unable to detect an influence of initial seed density on recruitment rates. A seed tray experiment suggested that predators can detect and consume 80%94% of white spruce seeds available in cutblocks within 1 month of sowing and that seed predation rates do not vary predictably with distance from the cutblockforest edge. Our results suggest that vertebrate seed predators, especially small mammals, have the potential to severely affect recruitment rates of white spruce in recent cutblocks, although long-term work is needed to understand how predators might affect recruitment under natural conditions with predator and seed densities that vary in space and time.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».