Long-term (17-year) dynamics of herbaceous plant communities after shelterwood regeneration harvests in southern Appalachian cove- and upland hardwood forests
Notice bibliographique
Résumé
The southern Appalachians are a “hotspot” of plant diversity. Herbaceous communities are especially rich in mesic cove hardwood forests, compared to drier upland hardwood forests. We evaluated changes in forest structure and herbaceous plant communities over 17 years in mature cove- (CHM) and upland hardwood (UHM) forests, and young 2-age cove- (CHSW) and upland hardwood (UHSW) stands created by shelterwood-with-reserves regeneration harvests (SW). Structure of mature forests was relatively static. In contrast, reduced canopy cover after harvests initiated rapid increases in small tree stem density and blackberry ( Rubus) cover, followed by dense shade as young trees gained height. We identified 201 herbaceous species including 156 forbs. Species richness was about double in CHM and CHSW than in UHM and UHSW; composition changed little over time within treatments, even as forest structure changed in SW. Among the 79 herbaceous species analyzed, relative abundance of 26 showed a response; most were more abundant in CHM, CHSW, or both compared to UHM, UHSW, or both. Our results indicated that shelterwood harvests had a neutral or positive effect on herbaceous plant richness, diversity, and abundance of most species, and suggested that environmental gradients associated with forest type influenced herbaceous communities much more than SW alone.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».