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Enregistrement W6893612628 · doi:10.5281/zenodo.3728133

Long-term impacts of invasive insects and pathogens on composition, biomass, and diversity of forests in Virginia's Blue Ridge Mountains

2020· article· en· W6893612628 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcoregionTemperate forestBiomass (ecology)Temperate rainforestAbundance (ecology)Temperate climateTaxonEcosystemSympatric speciation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exotic forest insects and pathogens (EFIP) have become regular features of temperate forest ecosystems, yet we lack a long-term perspective on their net impacts on tree mortality, carbon sequestration, and tree-species diversity. Here, we analyze three decades (1987-2019) of forest monitoring data from the Blue Ridge Mountains ecoregion in eastern North America, including 67 plots totaling 29.4 ha, along with a historical survey from 1939. Over the past century, EFIP substantially affected at least eight tree genera. Tree host taxa had anomalously high mortality rates (≥6% yr-1 from 2008-2019, versus 1.4% yr-1 for less-impacted taxa). Following the arrival of EFIP, affected taxa declined in abundance (-25 to -100%) and live aboveground biomass (AGB; -13 to -100%) within our monitoring plots. We estimate that EFIP were responsible for 21-29% of ecosystem AGB loss through mortality (-87 g m-2 yr-1) from 1991-2013 across 66 sites. Over a century, net AGB loss among affected species totaled roughly 6.6-10 kg m-2. The affected host taxa accounted for 23-29% of genera losses at the plot-scale, with mixed net effects on α-diversity. Several taxa were lost from our monitoring plots but not completely extirpated from the region. Despite these losses, both total AGB and α-diversity were largely recovered through increases of sympatric genera. These results indicate that EFIP have been an important force shaping forest composition, carbon cycling, and diversity. At the same time, less-affected taxa in these relatively diverse temperate forests have conferred substantial resilience with regards to biomass and α-diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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