Understory species interactions in mature boreal mixedwood forests
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».