Range of variability in boreal aspen plant communities after wildfire and clear-cutting
Notice bibliographique
Résumé
Composition, structure, and diversity of vascular and nonvascular plant communities was compared 3 years after wildfire and clear-cutting in mesic trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) forests of the southern Canadian boreal forest. We examined mean response to disturbance and variability around the mean across four to five spatial scales. Four 1997 wildfires were located near Timmins, Ontario, and ten 19961997 clearcuts were located adjacent to the wildfires. We randomly located plots within mesic, aspen-dominated stands selected to minimize predisturbance environmental differences. Correspondence analysis separated wildfire and clearcut samples based on community composition: wildfires had more aspen suckers, Diervilla lonicera Mill., and pioneering mosses; clearcuts had more under story tall shrubs, forbs, bryophytes, and lichens. Live tree basal area averaged 1.7 m 2 /ha in wildfires and 1.8 m 2 /ha in clearcuts (p = 0.59), and understory community structure (the horizontal and vertical distribution of live and dead plant biomass) was not markedly different. Clearcuts had higher species richness with greater variance than wildfires across all spatial scales tested, but differences in beta and structural diversity varied with spatial scale. Generally, clearcutwildfire differences were more evident and wildfire variability greater at larger analytical scales, suggesting that plant biodiversity monitoring should emphasize cumulative effects across landscapes and regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».