Demographic change and loss of big trees in resprouting eucalypt forests exposed to megadisturbance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Increased tree mortality linked to droughts and fires is occurring across temperate regions globally. Vegetation recovery has been widely reported; however, less is known about how disturbance may alter forests structurally and functionally across environmental gradients. We examined whether dry forests growing on low‐fertility soils were more resilient to coupled extreme drought and severe fire owing to lower tree mortality rates, higher resprouting success and persistence of juveniles relative to wetter forests on more fertile soils. Location Fire‐tolerant eucalypt forests of temperate southeastern Australia. Time period 2020–2023. Major taxa studied Eucalyptus , Corymbia , Angophora . Methods Demographic surveys of tree mortality and regeneration in all combinations of dry/wet forest, fertile/less fertile substrates exposed to extreme drought and fire were conducted. We used Bayesian regression modelling to compare tree mortality, diameter, response traits, population structure and occurrence of fire scars between substrates/forest types. Results Overall mortality (20%–33%) and topkill (34%–41%) were within historically reported ranges for various forests and soil types. However, we observed an atypical trend of increased mortality and topkill in the largest trees, particularly when they had structural damage from past fires. Trees in wet forests on more fertile soils had the highest levels of mortality. Numbers of persistent resprouting juveniles were highest in dry forests on low‐fertility soils. Dry forests growing on low‐fertility soils appear more resilient to compound disturbances due to lower rates of mortality and higher rates of juvenile persistence. Wet forests on more fertile soils may experience greater demographic change due to higher mortality of small and large trees. Main conclusions Mesic forests on relatively fertile soils were found to be at relatively high risk of demographic change from compound disturbances. Combined, fire and drought are likely to reduce the number of large trees in affected areas, with consequences for forest carbon cycling and storage.
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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 ».