Importance of boreal forested wetlands for epiphytic macrolichen communities
Notice bibliographique
Résumé
Forested wetlands provide ecosystem services and often support elevated levels of biodiversity and rare species. However, forested wetlands are understudied and face threats such as logging and land conversion. Epiphytic lichens are abundant in forested wetlands and may be useful to help delineate microhabitats across wetland–upland gradients. We investigated epiphytic macrolichen richness, diversity, and community composition in 15 sites in the Avalon Forest Ecoregion, Newfoundland, Canada. Within each site, we set up three parallel 40 m transects in (i) the forested wetland, (ii) the ecotone, and (iii) the upland forest. Along each transect, we selected five balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) trees 10 m apart and surveyed for macrolichens on the lower bole. We collected data on tree height and tree diameter at breast height, which differed significantly among forest types. We also collected data on tree age and canopy cover, which did not differ significantly among forest types. Contrary to hypotheses suggesting that biodiversity is highest in ecotones, we found that mean macrolichen richness was significantly higher in wetlands, lower in the ecotones, and lowest in upland forests, and macrolichen diversity followed a similar pattern but with no significant difference among groups. Macrolichen community composition significantly differed among wetlands, ecotones, and upland forests. A lichen of conservation concern, Erioderma pedicellatum (Hue) P.M. Jørg., was detected primarily in forested wetlands, highlighting wetlands as key habitats for rare epiphytic macrolichens.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».