Mycoheterotrophic plants as indicators of post-agricultural forest regeneration: abundance of <i>Hypopitys monotropa</i> and <i>Monotropa uniflora</i> in post-agricultural forests changes through time
Notice bibliographique
Résumé
Herbaceous layers in second-growth forests are shaped by past land use. Disturbances such as agriculture may impact populations of mycoheterotrophs, non-photosynthetic mycorrhizal plants that obtain carbon from fungal networks by altering mycorrhizal communities or removing trees they derive carbon from. I tested the hypotheses that two mycoheterotrophic forest herbs increase in abundance during succession and become most common in older forests as plant communities reassemble through time. Distributions of Hypopitys monotropa and Monotropa uniflora were sampled in Athens County, Ohio, USA. I surveyed populations in a 40-site post-agricultural forest chronosequence with five upland and five valley sites in each of four age classes: 40–60, 61–80, 81–100, and >130 years since canopy closure. Aspect and elevation were measured to assess environmental influence. Both H. monotropa and M. uniflora were most common in older stands with EM tree-rich canopy composition and west- or south-facing aspects, indicating influence of historical, biotic, and edaphic factors. Hypopitys was exclusive to forests >80 years old, while M. uniflora was present in younger stands. Abundance of both species was also significantly predicted by Fagaceae basal area. Because EM trees were also most abundant in south- and west-facing uplands, environmental influence appears to be mediated through canopy composition.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».