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Enregistrement W2164748395 · doi:10.1139/b10-062

Understory species interactions in mature boreal mixedwood forests

2010· article· en· W2164748395 sur OpenAlexafffundvenueabout
Virginia Chávez, S. Ellen Macdonald

Notice bibliographique

RevueBotany · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaAlberta Conservation Association
Mots-clésUnderstoryShrubHerbaceous plantForbBiologyHerbBiomass (ecology)Competition (biology)BorealBotanyWoody plantAgronomyEcologyCanopyGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored interactions among plant growth forms in the understory of mature boreal mixedwood forests in western Canada by investigating the competitive influence of erect shrubs on herbs (forbs and grasses). We established 10 pairs of plots; all erect shrubs were removed in one plot of each pair (removals) and left intact in the other plot (controls). Two years later, we harvested all aboveground biomass of the herbaceous layer (herb biomass: this included graminoids, forbs, trailing shrubs, and species with a woody base but not woody stems) from the 20 plots. We tested for significant differences in understory species biomass and composition between control and removal plots and examined the influence of 25 environmental factors on species composition of the herbaceous layer. Competition intensity was measured by the natural logarithm of response ratio (ln RR) index based on herb biomass. After erect shrub removal, there was a significant increase in herb biomass, mostly due to an increase of the most common species (e.g., Cornus canadensis Linnaeus, Linnaea borealis Linnaeus). The values of competition intensity (ln RR) varied among herb species but were, overall, positive, indicating a release from competition following shrub removal. Composition of the herbaceous layer was significantly different between removal and control plots and was also significantly related to seven environmental factors, which explained 40% of the variation in composition. Our study suggests that there is asymmetric competition for light between erect shrub and herb species in boreal ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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