Epiphytic bryophytes in Canarian subtropical montane cloud forests: the importance of the time since disturbance and host identity
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the short- and medium-term effects of forestry practices on epiphytic bryophyte communities growing on whole trees of three host species ( Erica arborea L., Laurus novocanariensis Rivas-Mart., Lousa, Fern. Prieto, E. Días, J.C. Costa & C. Aguilar, Myrica faya Aiton) in subtropical montane cloud forests on La Palma (Canary Islands, Spain). Specifically, we investigated differences in temporal and spatial shifts of species composition and richness of phylogenetic groupings among host species. The most common harvest method in the study area is clear-cutting. Four different postharvest successional stages (8, 15, 25, and 60 years after harvest) were studied. Temporal bryophyte species turnover varied according to host species. Most of the later-successional bryophytes with narrower ecological requirements had low abundances on L. novocanariensis; this host experienced a gradual increase of epiphytic richness along the chronosequence. Temporal changes for E. arborea and M. faya were different; they showed increasing richness during the second period (15–25 years) followed by a drop in richness during the last period (25–60 years), and early-successional species dominated throughout the chronosequence. We conclude that the protection of “old-growth stands” containing trees of selected species can contribute to the survival of epiphytic bryophytes in managed cloud-forest landscapes.
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 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 ».