Understory plant diversity and composition across a postfire tree density gradient in a Siberian Arctic boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Cajander larch (Larix cajanderi Mayr.) forests of the Siberian Arctic are experiencing increased wildfire activity in conjunction with climate warming. These shifts could affect postfire variation in the density and arrangement of trees and understory plant communities. To better understand how understory plant composition, abundance, and diversity vary with tree density, we surveyed understory plant communities and stand characteristics (e.g., canopy cover, active layer depth, and soil organic layer depth) within 25 stands representing a density gradient of similarly-aged larch trees that established following a 1940 fire near Cherskiy, Russia. Understory plant diversity and mean total plant abundance decreased with increased canopy cover. Canopy cover was also the most important variable affecting individual species’ abundances. In general, tall shrubs (e.g., Betula nana subsp. exilis) were more abundant in low-density stands with high light availability, and mosses (e.g., Sanionia spp.) were more abundant in high-density stands with low light availability. These results provide evidence that postfire variation in tree recruitment affects understory plant community composition and diversity as stands mature. Therefore, projected increases in wildfire activity in the Siberian Arctic could have cascading impacts on forest structure and composition in both overstory and understory plant communities.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».