Complex ecological pathways drive boreal forest successional dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Pervasive shifts in forest successional dynamics are accelerating in response to global environmental change. However, the relative importance of variables driving successional transitions and how these are altered by climate change remain unclear, in part because the ecological pathways among variables can be complex. To untangle the web of interactions driving successional transitions between consecutive catastrophic disturbances, we utilized a long-term forest inventory database repeatedly measured over 43 years, encompassing 3465 boreal forest plots in central Canada and covering stand ages 1–261 years. We developed a hybrid analytical approach that combines boosted regression tree (BRT) and structural equation modelling (SEM). The BRT assessed the relative importance of variables among 37 potentially influential variables. The SEM examined multiple causal pathways of 14 top-ranking (relative importance > 1 %) drivers. Overall, we found an average 4.6 % probability of transitioning to a different forest type over consecutive censuses with a mean interval of 6.8 years. By ranking the relative importance of variables in BRT and SEM, we show that multiple, simultaneously occurring within-community dynamics, rather than climate variations or site and soil conditions, primarily drive successional transitions. In particular, the compositional proportion of the most dominant species was the most influential driver. As it increased from a minimum of 0.24 to monoculture (1.00) in the plot, the likelihood of transition decreased from 41.1 % to 0.2 %, emphasizing slow successional transitions in the mono-species dominated boreal forest. Our empirical findings, spanning the course of secondary succession, suggest that the widely predicted climate-driven transitions in boreal forests may be context-dependent and highly variable than previously thought.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».