A long-term study of tree seedling recruitment in southern Appalachian forests: the effects of canopy gaps and shrub understories
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».