Overstory influences on herb and shrub communities in mature forests of western Washington, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relationships between forest overstory and understory communities is essential for predicting changes in the abundance and distribution of understory plants through successional time and in response to forest management. We used correlation analysis, multiple regression, and nonparametric models to explore the relationships between overstory characteristics (canopy cover, stand density, and tree-size distributions) and the abundance of species in the herb and shrub layers in mature forests of western Washington. Overstory variables explained >50% of the variation in the mean response of total shrub cover and ca. 50% of the variation in cover of Acer circinatum Pursh (the most common shrub species) and late-seral herbs (species reaching their greatest abundance in late-successional forests). Stronger relationships (80-90% variance explained) were found between overstory variables and the maximum cover of total shrubs, A. circinatum, total herbs, and each of three functional groups of herbaceous species. These empirical relationships represent both direct resource limitations and time-dependent responses for which overstory characteristics may be surrogates. Models of maximum abundance yielded the most consistent results, suggesting the relative importance of different overstory variables as limiting factors for understory response, although these limiting factors have different effects on plants with different life-history strategies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».