Native forest pathogens facilitate persistence of Douglas-fir in old-growth forests of northwestern California
Notice bibliographique
Résumé
Forest pathogens and insects can accelerate tree mortality, increase stand structural heterogeneity, and alter tree community composition. In northern California, the canopy trees Abies concolor var. lowiana (Gord. & Glend.) Lemmon (white fir) and Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirbel) Franco (Douglas-fir) co-occur but vary in shade tolerance and regenerative abilities following disturbance. Field observations suggested that mortality and turnover of white fir exceeded that of Douglas-fir and that native pathogens may be important drivers in the absence of fire. Pathogens and bark beetles were sampled in old-growth white fir – Douglas-fir stands in northwestern California to assess their contribution to tree mortality, gap formation, and regeneration. We determined abundances and size class distributions of canopy trees, presence of pathogens and bark beetles, and causes of tree mortality. We sampled canopy gaps and closed-canopy forests for overstory species composition, cause of mortality of gap-maker trees, and regeneration of white fir and Douglas-fir. Root-rot fungi accounted for significantly higher mortality and gap formation in white fir than in Douglas-fir. Relative seedling–sapling density of Douglas-fir was higher in pathogen-induced canopy gaps than in closed-canopy forest. In the absence of fire, native forest pathogens enable regeneration and persistence of Douglas-fir by enhancing mortality of white fir, resulting in canopy gap formation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».