Effects of dispersal, shrubs, and density-dependent mortality on seed and seedling distributions in temperate forests
Notice bibliographique
Résumé
Processes limiting recruitment of trees may have large impacts on forest dynamics. In this paper, we determined the effects of dispersal, shrubs (Rhododendron maximum), and density-dependent mortality on seed and seedling distributions of Southern Appalachian trees. We quantified the spatial distribution of seed rain, seed bank densities, first-year seedlings, and older than first-year seedlings in five vegetation plots. We fit models to these data assuming effects of limited dispersal, R. maximum (an understory shrub), and (or) density-dependent mortality (as well as a null model with none of these effects) and used best-fitting models to indicate which processes affected a particular species. We found that all factors examined limit species distributions, and thus, affect seedling dynamics. Seedling densities are higher near parent trees long after dispersal occurs. This pattern is less frequently observed for animal-dispersed species than for wind-dispersed species, presumably due to secondary dispersal of seeds by animals. Seedling densities of five species are decreased beneath R. maximum. Shade tolerance does not explain which species are affected, suggesting that factors other than low light are responsible for increased seedling mortality under this shrub. Our results suggest that density-dependent mortality affects four species, decreasing seedling densities close to parent trees. Dispersal, density-dependent mortality, and R. maximum all act in ways that may promote or limit diversity, illustrating that multiple factors are likely to control species diversity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».