Plant species diversity and composition of wetlands within an upland forest
Notice bibliographique
Résumé
Though often overlooked, small wetlands in an upland matrix can support diverse plant communities that increase both local and regional species richness. Here we characterize the full range of wetland vegetation within an upland forest landscape and compare the diversity and composition of different wetland plant communities. In an old-growth forest reserve in southern Quebec, Canada, we sampled wet habitats including lakeshores, permanent and seasonal ponds, swamps, glades, and streamsides. We used clustering, indicator species analysis, and nonmetric multidimensional scaling ordination to identify and compare vegetation types. The wetlands contained 280 species of vascular plants, 45% of the reserve's flora, in only 1.1% of its area. Local diversity averaged 24 ± 0.7 species per 7 m(2), much higher than in the surrounding upland forests. Plant communities sorted into five types, whose strongest indicator species were Osmunda regalis, Glyceria striata, O. cinnamomea, Deparia acrostichoides, and Matteuccia struthiopteris, respectively. Both local species richness and compositional variation among sites differed among the vegetation types. By combining species representative of the region's major wetlands with species from the upland forest matrix, the plant assemblages of these wetlands make disproportionately important contributions to landscape-level diversity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».