Dynamics of cryptogamic soil crusts in a derived grassland in south‐eastern Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the dynamics of cryptogamic soil crusts in a derived (disclimax) grassland near Orange in south‐eastern Australia. Changes in the cover of cryptogamic crusts and floristics and abundance of the constituent species were measured on four treatments with two levels each of grazing and cultivation. Twenty‐two lichens, mosses and liverworts were found at the study site and, of these, 13 were collected in the quadrats. Three moss species (Barbula calycina, Eccremidium arcuatum and Bryum pachytheca) and one lichen species (Cladonia tessalata) accounted for 67% of total cover‐abundance scores. Generally, cover‐abundance was significantly higher in the unvegetated microsites than in the vegetated microsites. Species richness was not significantly different between the four grazing‐cultivation treatments but, on average, there were significantly more species in the unvegetated microsites (mean = 3.2 species) than in the vegetated microsites (0.54 species). Grazing and cultivation resulted in significantly greater cover of bare ground and consequently significantly greater crust cover. Averaged across all treatments, approximately half of the area of unvegetated soil was occupied by cryptogams. Overall, the results indicate that lichens and bryophytes are important components of derived temperate grasslands, surviving in even densely vegetated swards. This study suggests that strategies which disturb the soil surface (e.g. grazing and cultivation) will stimulate the abundance and cover of soil crust organisms by increasing the availability of unvegetated microsites.
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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 | 0,001 | 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 ».