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Enregistrement W4240238311 · doi:10.1139/x00-075

A long-term study of tree seedling recruitment in southern Appalachian forests: the effects of canopy gaps and shrub understories

2000· article· en· W4240238311 sur OpenAlexvenueno aff
Brian Beckage, James S. Clark, Barton D. Clinton, Bruce L. Haines

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésUnderstoryShrubCanopySeedlingDeciduousEnvironmental scienceTransectSpecies richnessShade toleranceEcologyForestryBiologyAgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the importance of intermediate-sized gaps and a dense shrub layer on tree seedling recruitment in a southern Appalachian deciduous forest. We created 12 canopy gaps under two contrasting understory conditions: 6 gaps were dominated by the dense, shade-producing shrub, Rhododendron maximum L., while the remaining gaps were relatively open. Density of first-year and >first-year seedlings was monitored for 5 years in transects extending from adjacent undisturbed forest through the experimental gaps. We concurrently measured the understory light environment, soil moisture, litter biomass, and seed rain. Neither species diversity nor richness consistently increased following gap formation. Acer rubrum L. responded consistently to canopy gaps with increased seedling densities while most other species, including both shade-tolerant and shade-intolerant species, did not. Seedling densities were especially low and unresponsive to gap formation in areas dominated by R. maximum. Understory light levels were consistently low beneath R. maximum and did not increase with canopy gap formation. Our results suggest that dense shrub cover can neutralize recruitment opportunities in canopy gaps, that seed rain often limits recruitment in gaps, and that canopy gaps that are larger or include understory disturbance are needed to maintain diversity in these forests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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