Patterns of Early Postfire Succession of Alpine, Subalpine and Lichen-Woodland Vegetation: 21 Years of Monitoring from Permanent Plots
Notice bibliographique
Résumé
Field observations using chronosequences are helpful to study vegetation succession. This method allows to establish comparisons based on soil composition, stand structure, micro- and macrofossil remains from sites of different ages but on similar edaphic and topographic conditions. In the boreal forest, post-fire succession through time is triggered by climate, disturbance history (insect epidemics, fire and logging), latitude and altitude. The main objective of this research is to identify the main patterns of early post-fire succession, including similarities and differences in vegetation composition and attributes, of three contrasted ecosystems distributed along an altitudinal gradient. To do so, we have monitored the successional development of the alpine, subalpine and boreal lichen-woodland sites during the first 21 years (1991 to 2011) of post-fire sequence in eastern Canada 1991 to 2011. Each site was characterized by a different functional group that became established following fire. A rapid resurgence of ericaceous shrubs and lichens was observed in the lichen woodland and subalpine sites. Bryophyte and lichen species were not an important component of vegetation communities during the earlier stages of post-fire succession. For all three sites monitored, lichens were the last functional group to establish in the chronosequences. Herbs and mosses characterized the post-fire succession in alpine areas, the latter functional group established late in the chronosequence to cover >25% of the site after 15 years. Post-fire chronosequences in the three contrasted environments indicate that plant succession is a repetitive process often involving similar resilient plant assemblages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 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 ».