Multiscale factors control community and species distribution in mountain peatlands
Notice bibliographique
Résumé
We studied the vegetation of 166 fens in Yellowstone National Park, USA, to determine the relationship between species distribution in mountain peatlands and regional-, landscape-, and local-scale environmental variables. Plant communities were identified through hierarchical agglomerative cluster analysis, patterns in species distribution were explored using nonmetric multidimensional scaling, and the relative importance of variables was assessed though partial canonical correspondence analysis. Five major bedrock types influenced groundwater feeding fens: three volcanic types, a glacial till complex, and rock altered by acidic geothermal activity. Ionic concentrations generally increased with pH, but acidic geothermal fens had very low pH and high electrical conductivity. Bryophyte distribution was controlled by groundwater chemistry, while vascular plants responded to a broader range of variables. When partitioned by spatial scale, landscape variables accounted for >60% of the variation explained. When partitioned categorically, geochemical and topographic variables were more important than geographic factors. For fens in mountainous regions, the primary gradient is site-level water chemistry, which is strongly linked to regional bedrock geology. Site- and stand-level topography represent a secondary gradient. Most mountain fens fit within the established poor–rich gradient; however, geochemical acid production creates a distinct category outside the conventional paradigm.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».