Replication Data for: Litterfall dynamics along a successional gradient in a Brazilian tropical dry forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: This study aimed to determine the influence of soil traits, vegetation structure and climate on litterfall dynamics along a successional gradient in a tropical dry forest (TDF) in southeastern Brazil. We used a chronosequence design consisting of three successional stages (early, intermediate, and old-growth) defined based on forest age and vertical and horizontal structures. Methods: Litterfall was recorded monthly for three years in 12 plots of 50 × 20 m (four plots per stage) where vegetation parameters (species richness, basal area, density and height for trees with diameter at breast height ≥ 5 cm) and soil chemical and physical traits were previously obtained. We placed eight 0.5-m2 litter traps in each plot, totalling 96 traps. Samples were sorted into leaves, twigs, reproductive parts, and debris. Results: Litterfall mass was composed mainly of leaves and varied slightly among years (4 to 4.5 Mg∙ha− 1), within the range observed for other TDFs. Annual litterfall mass was higher at the old-growth forest than at the early and intermediate forest stages and this successional pattern was driven by vegetation characteristics (forest structural parameters and plant functional groups) and soil traits related to water-holding capacity. Litter amount in the intermediate stage was lower than expected for its forest structure (and similar to the early stage), possibly because its higher soil clay content increased the water holding capacity and leaf retention during the dry season. Seasonal variations in monthly litterfall were strongly driven by forest deciduousness and affected by climatic factors related to water availability. This pattern was consistent across the successional gradient, although differences for each litterfall component were observed. Conclusions: Our results suggest that litter production in the studied TDF is influenced by multiple factors along succession, such as above-ground biomass and the degree of leaf retention mediated by soil water-holding capacity. Further studies on community phenological patterns can allow a better understanding of successional changes on litterfall and how fast this fundamental function recovers in secondary forests.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,005 |
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 ».