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Enregistrement W2150929025 · doi:10.1139/x03-274

Range of variability in boreal aspen plant communities after wildfire and clear-cutting

2004· article· en· W2150929025 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sybille Haeussler, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à MontréalMinistry of Natural Resources
Mots-clésClearcuttingUnderstoryBasal areaBorealSpecies richnessPlant communityForestryEnvironmental scienceRange (aeronautics)TaigaEcologyBiomass (ecology)BiodiversityGeographyForbVegetation (pathology)CanopyBiologyGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 1996–1997 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, clearcut–wildfire 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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