Can’t see the flowers for the trees: factors driving floral abundance within early-successional forests in the central Appalachian Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Silviculture can be a powerful tool for restoring and enhancing habitat for forest-dependent wildlife. In eastern North America, regenerating timber harvests support abundant wildflowers that provide essential forage for native pollinators. Factors driving floral resource availability within regenerating forests remain almost entirely unstudied. Recent efforts to increase the area of regenerating forests (<10 years old) through overstory removal harvest in the central Appalachian Mountains provide an opportunity to investigate the development of forest wildflower communities following canopy removal. We conducted 1208 surveys of blooming plants across 143 harvests, recording 1 525 245 flowers representing 220 taxa spanning 47 families. The number of flowers within recently harvested stands was negatively associated with fern and sapling cover but positively associated with grass and bramble ( Rubus spp.) cover. Early in the growing season, more flowers bloomed in older regenerating stands (e.g., >5 years old), but this pattern reversed by the end of the growing season. Ultimately, our study demonstrates that the abundance of flowers available to pollinators within regenerating hardwood stands varies with factors associated with advancing succession. Recognizing the potential trade-off between woody regeneration (i.e., saplings) and pollinator forage availability may benefit forest managers who intend to provide floral resources to flower-dependent wildlife like pollinators via silviculture.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».