Fungal wood decomposer activity induces niche separation between two dominant tree species seedlings regenerating on coarse woody material
Notice bibliographique
Résumé
Decomposition subsystems have an essential role in forest dynamics but few studies demonstrate the effect of microbial decay traits on seedling regeneration. In the present study, we focused on seedling regeneration on coarse woody material (CWM), which is an important regeneration site for forest tree species, and the effects of wood decay type according to fungal decay preference for wood structural components on seedling colonization. Effects of log properties including wood decay type and other environmental variables on seedling density were evaluated by ordination methods and generalized linear models. In total, 22 woody species were recorded as seedlings on Pinus densiflora logs. By ordination analysis, white rot in heartwood and brown rot in sapwood, as well as canopy openness and log diameter, showed significant association with seedling communities. The factors selected for a generalized linear model for explaining seedling densities of the two dominant seedling species Cryptomeria japonica and P. densiflora included brown rot in sapwood and white rot in heartwood, but the effects were different: a positive effect of brown rot on C. japonica and a negative effect of white rot on P. densiflora. These results suggested that wood decay type could induce niche separation between dominant tree species regenerating on CWM.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».