The influence of landscape context on short‐ and long‐term forest change following a severe ice storm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When deforestation results in small forest fragments surrounded by a non‐forest matrix, forest stands within these fragments experience changes in structure and community composition. They also continue to experience natural disturbances like hurricanes and ice storms. It remains unclear whether the landscape context of forest stands influences plant community response to natural disturbances. Using data from surveys of forested plots in the years immediately following and 19 years after a severe ice storm, we measured changes in woody stem density, species richness and beta diversity. Plots with greater storm damage had greater gains in stems and species, and greater shifts in community composition. In addition, there were interactions between the degree of storm damage and landscape context. The short‐term effects of storm damage were magnified in plots with less forest on the surrounding landscape and farther from the forest edge. In plots with high damage, a return towards pre‐storm conditions over the long‐term occurred more often in plots farther from the forest edge compared to those close to the edge. Synthesis . Future climate scenarios predict increases in severe weather and accompanying ecosystem disturbance. Our results show that it is important to consider landscape context when assessing the response of forest communities to such disturbances.
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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 ».