Edge influence on herbaceous plant species, diversity and soil properties in sparse oak forest fragments in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest edges have been well studied in temperate and tropical forests, but less so in open canopy forests. We investigated edge influence on plant species diversity and soil properties in sparse oak forest fragments. Data were collected along three transects from the edge to the interior of three small (under 10 ha) and three large (over 10 ha) oak forest fragments in Kermanshah Province, Iran. We measured herbaceous plants (<0.5 m in height) and soil attributes at 0 (forest edge), 25, 50, 100 and 150 m. We quantified species diversity using the Shannon index, used rarefaction to compare species richness between two different sizes of fragments and applied non-metric multidimensional scaling ordination to investigate the variation in species composition. We estimated the distance of edge influence using randomization tests. Generalized linear mixed models with post-hoc Tukey’s HSD tests were used to assess the effects of distance from edge and fragment size on diversity and soil properties. We found greater species richness, diversity and evenness at the edge of both small and large fragments and lower nitrogen and organic carbon at the edge compared to the interior of large fragments, with most changes within 50 m of the edge. Species composition, organic carbon and total nitrogen were significantly different between small and large fragments. Our findings of significant edge influence on herbaceous plants and soil properties in these sparse forests provide a significant contribution to the literature on edges, especially in relation to herbaceous plants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».