Increased positive tree species mixture effects on the abundance and richness of Collembola with stand development in Canadian boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that species mixtures could enhance ecosystem functioning in diverse ecosystem types, with these benefits increasing over time. However, the impact of tree mixtures on Collembola communities following stand development in natural forests remains unclear, despite the critical roles Collembola plays in litter decomposition and nutrient cycling. We investigated the effects of tree species mixtures on Collembola abundance, diversity, and community structure by sampling pure and mixed jack pine ( Pinus banksiana Lamb.) and trembling aspen ( Populus tremuloides Michx.) of 15-year-old and 41-year-old stands in natural boreal forest. In total, 6,620 individuals of Collembola were identified as belonging to 39 species/morphospecies. Our results showed significant effects of stand types on Collembola with higher abundance and richness in conifer and mixed stands than in broadleaf stands. Additionally, with stand development, we observed increased Collembola abundance and richness. In 15-year-old stands, Collembola abundance, richness, and evenness in mixed-species stands were comparable to those in single-species stands. However, as stands developed, tree mixture effects became more pronounced, resulting in higher Collembola abundance and richness in mixed-species stands compared to the average of single-species stands in 41-year-old stands. Further, we observed positive associations between the mixture effects on Collembola abundance and richness with soil nutrient contents. We conclude that tree species mixtures can significantly enhance Collembola abundance and diversity, particularly in older stands and those with elevated soil nutrient levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».