Mechanisms, Determinants and Model of Early Succession on the Lateritic Plateau of the Sahelian Part of Western Niger
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">Western Niger lateritic plateaux formally occupied by tiger bush are mainly secondary ecosystems affected by crusting and soil compaction that impedes infiltration and induces intense erosion, which hampered lowlands millet fields. Restoration of these plateaux is essential, but, failure is frequently reported about early species establishment. It’s therefore necessary to examine the mechanisms and factors of early plants recovery which are important for vegetation restoration. Vegetation data have been recorded in 31 plots, at four sites with similar environmental characteristics and different land use histories: Unrevegetated area, 1-3-years old revegetated area, 6-years old revegetated area and 14-years old revegetated area. We also measured 16 environmental variables in each plot to examine the driving forces of succession and the vegetation-environment relationships. TWINSPAN results revealed that plant species could be classified into six plant communities representing 4 succession stages. The DCA confirm TWINSPAN classification and indicated two gradients of succession: land condition and successional age. According to the CCA and the Monte Carlo tests, the determinants of succession are succession age, covers of gravel crusts, erosive crusts, barren soil, plants and litter, soil pH, soil contents of organic carbon, organic matter, available phosphorus, calcium, magnesium, total of basic cations and Cation exchange capacity. The chronological changes in plant communities associated with environmental variables contribute to plant assemblage and vegetation development. Since, the environmental variables are able to change with succession age, succession pathways can be divergent, but in the present study it becomes convergent at late stage. As each stage can be structured by more than one plant community, the model of restoring degraded lateritic is closer to alternative stable states model.</p>
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».