Patterns of shrub abundance and relationships with other plant types within the forest–tundra ecotone in northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the forest–tundra ecotone where trees and tall shrubs are becoming more abundant, knowledge of associations between shrubs and surrounding vegetation could inform predictions of their changing relationships. We assessed shrubs in 1 m × 1 m contiguous quadrats along two ∼450 m transects across tundra and ecotone landscapes near Churchill, Canada to determine patterns in relation to lakeshore edges, soil pH, microtopography, and other plant groups. We used wavelet analysis to assess patterns and generalized least squares for relationships with environmental variables. Shrubs were taller and more diverse at edges, particularly in tundra. The ecotone was more complex than tundra with greater variation in tall shrub and tree cover, shrub height, and microtopography. Shrub richness was positively correlated with microtopography but exhibited no relationship with pH. Bivariate relationships of shrubs with other plant groups varied for different scales. In tundra, shrub richness was negatively correlated with graminoids, forbs, and moss, but positively correlated with lichens within 1 m; opposite relationships were found at 4–60 m scales. Relationships in the ecotone were reversed and more complex at different scales. As trees encroach in the tundra, the spatial pattern of shrubs will become more complex at a variety of scales, likely with cascading effects on other plant types.
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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 | 0,000 |
| 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 ».