Predictors of moss and liverwort species diversity of microsites in conifer‐dominated boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of moss and liverwort species diversity — species richness and species turnover (β‐diversity) — in three conifer‐dominated boreal forest stands of northern Alberta, Canada are described. We examined the relationship between bryophyte species diversity and micro‐environment at two sample grains, the microsite — substrate types for moss colonization: logs, stumps, tree bases, undisturbed patches of forest floor (dominated by feather moss species), and disturbed patches of forest floor — and the mesosite (25 m × 25 m plots). Microsite type and properties (e.g. decay class, hardwood vs softwood, pH) were the principal predictors of bryophyte species diversity and not micro‐environment variation among mesosites. Microsite type was the strongest predictor of microsite species richness and β‐diversity was higher among microsites and types and within microsites than among mesosites or stands. Microsite properties were significant predictors of species richness for all microsite types. Log and stump decay classes, influenced also by hardwood vs softwood predicted species richness of woody microsite types and soil pH and moisture predicted species richness of forest floor microsites. β‐diversity was highest for tree bases and disturbed patches of forest floor and lowest for logs. Mesosite β‐diversity was lower than that among microsites, and mesosite species richness was not well explained by measured environmental parameters. Results suggest that in conifer‐dominated boreal stands, species richness of microsites is only negligibly influenced by within‐stand variation at the mesosite grain and that substrate characteristics are the most important predictors of bryophyte species diversity in this ecosystem.
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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 | 0,001 |
| 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 ».