Rates, patterns, and drivers of tree reinvasion 15 years after large‐scale meadow‐restoration treatments
Notice bibliographique
Résumé
Tree encroachment threatens the biodiversity and ecological functioning of grasslands worldwide. Reversing effects of encroachment requires not only removing trees, but limiting subsequent invasions, which can stall grassland reassembly. We quantified rates and patterns of conifer reinvasion of mountain grasslands (meadows) in western Oregon, 7 and 15 years after experimental tree removal with or without burning. We assessed frequency (percentage of 100 m 2 subplots) and density of reinvading trees in six 1‐ha plots as a function of burn treatment, abundance in the adjacent forest (a proxy for seed availability), and distance to or orientation of forest edges. After 15 years, frequency and density of colonists varied widely among plots (24–57% of subplots and 60–250 trees/ha, respectively), but burning had no effect on either measure. Abies grandis , which dominated adjacent forests, was the principal invader. Colonization by less‐common Pinus contorta and A. procera was correlated with species' density and basal area in adjacent forests, suggesting that establishment was seed limited. Annualized rates of invasion were similar between early and late sampling intervals (9–10/trees/ha). Establishment was generally greater along the forested edges of plots (0–10 m) than in the core (10–50 m). Prominence of shade‐tolerant A. grandis along northerly‐facing edges suggests strong microclimatic controls on establishment. In sum, tree removal, with or without prescribed fire, is successful in reversing effects of conifer encroachment. Despite abundant seed rain, reinvasion is slow and spatially restricted. Periodic hand removal of colonizing trees, while they are small, can be done efficiently and economically.
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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) | 0,001 | 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 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 ».