Material Legacies and Environmental Constraints Underlie Fire Resilience of a Dominant Boreal Forest Type
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resilience of plant communities to disturbance is supported by multiple mechanisms, including ecological legacies affecting propagule availability, species’ environmental tolerances, and biotic interactions. Understanding the relative importance of these mechanisms for plant community resilience supports predictions of where and how resilience will be altered with disturbance. We tested mechanisms underlying resilience of forests dominated by black spruce ( Picea mariana ) to fire disturbance across a heterogeneous forest landscape in the Northwest Territories, Canada. We combined surveys of naturally regenerating seedlings at 219 burned plots with experimental manipulations of ecological legacies via seed addition of four tree species and vertebrate exclosures to limit granivory and herbivory at 30 plots varying in moisture and fire severity. Black spruce recovery was greatest where it dominated pre-fire, at wet sites with deep residual soil organic layers, and fire conditions of low soil or canopy combustion and longer return intervals. Experimental addition of seed indicated all species were seed-limited, emphasizing the importance of propagule legacies. Black spruce and birch ( Betula papyrifera ) recruitment were enhanced with vertebrate exclusion. Our combination of observational and experimental studies demonstrates black spruce is vulnerable to effects of increased fire activity that erode ecological legacies. Moreover, black spruce relies on wet areas with deep soil organic layers where other species are less competitive. However, other species can colonize these areas if enough seed is available or soil moisture is altered by climate change. Testing mechanisms underlying species’ resilience to disturbance aids predictions of where vegetation will transform with effects of climate change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».