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Enregistrement W4388007652 · doi:10.1093/forestry/cpad052

Changes to the understory vegetation community of the Acadian Forest a decade after herbicide use

2023· article· en· W4388007652 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Xiao, Sarah B. Yakimowski, Marika I. Brown, Shane Heartz, Amy L. Parachnowitsch, Christopher B. Edge

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of New BrunswickCanadian Forest ServiceQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceNatural Resources CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésSpecies richnessUnderstoryAbundance (ecology)Plant communityShrubSpecies diversityEcologySpecies evennessBiomass (ecology)BiologyVegetation (pathology)Seral communityEcological successionCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Herbicides are commonly used in forestry to enhance conifer tree growth by reducing the abundance of competitive, undesired, early successional species. Reducing the abundance of understory species could also lead to changes in community composition that need to be documented to aid the understanding of any downstream ecosystem changes. We examined the effects of glyphosate-based herbicides on the abundance, diversity, and community composition of the understory vegetation community of forests located in the temperate-boreal transition zone. We sampled 37 blocks in two ecoregions of the Acadian Forest in eastern Canada that were harvested over the last 15 years. Species richness, Shannon’s diversity, or evenness did not differ among blocks with different herbicide history. However, community composition differed between the non-herbicide and herbicide blocks in both ecoregions. Overall, 26.5% of the plant community variation was explained by the factors herbicide use (10.6%), Biomass Growth Index/site quality (8.6%), time since harvest (3.6%), and ecoregion (1.7%). We found 16 indicator species that differentiated the non-herbicide (9 species) and herbicide blocks (7 species). Indicator species for non-herbicide blocks included two blueberry species, three shrubs (two flowering), and two ferns, whereas indicator species for herbicide blocks were largely perennial forbs. Together, our results indicate that herbicide use does not alter species richness but does reduce shrub abundance, a change that persists throughout the 10 years post-herbicide application captured in our study. The reduced shrub layer likely leads to other changes in the plant community. Herbicide use is associated with subtle changes to the understory plant community, and these changes are missed when only alpha diversity is used to examine the effects of herbicides use on community composition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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