Floristic quality assessment for marshes in Alberta's northern prairie and boreal regions
Notice bibliographique
Résumé
Floristic quality indices are used to monitor and assess wetland condition by measuring a plant community's tolerance to environmental stress. The aim of our research was to evaluate whether stormwater and reclamation marshes supported wet meadow plant communities that were similar in floristic quality to reference wetlands. Coefficients of conservatism were assigned to a comprehensive list of marsh plant species by nine expert botanists. Various metrics such as the floristic quality index (FQI) were tested for a linear relationship to regional environmental stress gradients in 78 sites in the northern prairies (Aspen Parkland) and 66 sites in the Boreal Plains ecoregions in Alberta, Canada. Sensitivity of floristic quality metrics to the stress gradients was higher when rare species were excluded (species with <5% site-level cover). An adjusted FQI that eliminated bias towards sites with higher species richness yielded the strongest relationship to the stress gradient in both ecoregions (r2 = 0.55 in northern prairies; r2 = 0.46 in Boreal Plains). The adjusted FQI also yielded more consistent scores than richness-weighted metrics in a subset of 47 sites where sampling was replicated in dry and wet years (r = 0.75). Including exotic species in floristic quality metrics was not beneficial in the northern prairies where reference sites were located near areas of high urban and agricultural development. This study demonstrates that floristic quality assessments are reasonably good predictors of plant community condition in relation to environmental stress. Results of this study also highlight that existing stormwater ponds and reclamation marshes are not successfully restoring plant community habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».