Plant community diversity and composition provide little resistance to <i>Juniperus</i> encroachment
Notice bibliographique
Résumé
Widespread encroachment of the fire-intolerant species Juniperus virginiana L. into North American grasslands and savannahs where fire has largely been removed has prompted the need to identify mechanisms driving J. virginiana encroachment. We tested whether encroachment success of J. virginiana is related to plant species diversity and composition across three plant communities. We predicted J. virginiana encroachment success would (i) decrease with increasing diversity, and (ii) J. virginiana encroachment success would be unrelated to species composition. We simulated encroachment by planting J. virginiana seedlings in tallgrass prairie, old-field grassland, and upland oak forest. We used J. virginiana survival and growth as an index of encroachment success and evaluated success as a function of plant community traits (i.e., species richness, species diversity, and species composition). Our results indicated that J. virginiana encroachment success increased with increasing plant richness and diversity. Moreover, growth and survival of J. virginiana seedlings was associated with plant species composition only in the old-field grassland and upland oak forest. These results suggest that greater plant species richness and diversity provide little resistance to J. virginiana encroachment, and the results suggest resource availability and other biotic or abiotic factors are determinants of J. virginiana encroachment success.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».