Moose browsing, understorey structure and plant species composition across spruce budworm‐induced forest edges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question To what extent do forest edges created by an insect outbreak influence patterns of moose browsing severity, understorey structure and species composition? Location Balsam fir‐dominated boreal forest in Cape Breton Highlands National Park, Nova Scotia, CA. Methods We sampled understorey vegetation (moose browsing damage, sapling density, plant composition, diversity) in contiguous 1‐m 2 quadrats along six 120‐m transects across the forested edges of insect outbreak areas. Patterns of each response variable across the disturbed area–forest gradient were determined using generalized additive mixed models. Randomization tests and wavelet analyses were used to estimate the extent of edge/forest influence and location of abrupt change along the edge‐to‐interior gradient, respectively. Results Most saplings in the disturbed area were severely browsed and shorter than those in adjacent intact forest. Although moose preferred to browse on tall saplings, shorter saplings were severely browsed in the disturbed area. Compared to the forest, the disturbed area was characterized by more shade‐intolerant species, increased graminoid cover and reduced bryophyte cover. Distance of edge influence did not extend into the forest for almost all response variables. Abrupt changes in understorey vegetation occurred at various distances on both sides of the edge. Conclusions Severe moose browsing in the disturbed area is preventing forest regeneration, resulting in the persistence of forest edges that would typically disappear after the collapse of an insect outbreak. Different assessments of the forest edge revealed different results; locations of abrupt change in understorey vegetation occurred even where plant communities were not significantly different than reference forest and disturbed areas. This study reveals that the combined effects of a small insect defoliator and a large ungulate can substantially affect landscape dynamics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».