The Combined Role of Retention Pattern and Post-Harvest Site Preparation in Regulating Plant Functional Diversity: A Case Study in Boreal Forest Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the light availability in forests generated by diversified retention patterns (e.g., clear cut, partial harvest) have been shown to strongly filter the plant species present. Modified soil microsite conditions due to post-harvest site preparation (e.g., mechanical site preparation, prescribed fire) might also be an important determinant of plant diversity. The objective here was to detect how retention pattern and post-harvest site preparation act as filters that explain the understory functional diversity in boreal forests. We also assessed whether these effects were dependent on forest attributes (stand type, time since fire, and time since harvest). We retrieved data from seven different studies within 101 sites in boreal forests in Eastern Canada. Our data included forests harvested with two retention patterns: careful logging and clear cut, plus unharvested control forests. Three post-harvest site preparation techniques were applied: plow or disk trenching after careful logging, and prescribed fire after clear cut. We collected trait data (10 traits) representing plant morphology, regeneration strategy, or resource utilization for common species. Our results demonstrated significant variation in functional diversity after harvest. The combined effect of retention pattern and site preparation was the most important factor explaining understory diversity compared to retention pattern only and forest attributes. According to RLQ analysis, harvested forests with site preparation favored traits reflecting resistance or resilience ability after disturbance (clonal guerilla species, geophytes, and species with higher seed weight). Yet harvested forests without site preparation mainly affected understory plant species via their light requirements. Forest attributes did not play significant roles in affecting the relationship between site preparation and functional diversity or traits. Our results indicated the importance of the compounding effects of light variation and soil disturbance in filtering understory diversity and composition in boreal forests. Whether these results are also valid for other ecosystems still needs to be demonstrated.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».