Dispersal and establishment filters influence the assembly of restored prairie plant communities
Notice bibliographique
Résumé
Community assembly filters, which in theory determine the suite of species that arrive at and establish in a community, have tremendous conceptual relevance to restoration. However, the concept has remained largely theoretical, with a paucity of empirical tests. As such, the applicability of assembly filters theory to ecological restoration remains incompletely known. We tested the relative strengths of dispersal and establishment filters by comparing the plant species composition, measured by species' presence/absence, in 29 restored prairies with the seed mixes used to restore each prairie. We found that both establishment and dispersal filters limited prairie similarity to the seed mix. Sown species responded differentially to filters, with a few species limited only by dispersal (seed density), many others limited only by establishment conditions (i.e. organic matter and sand content of soils, land use history, and fire frequency), and others limited by both dispersal and establishment filters. A few species, typically those sown most often, were not restricted by dispersal or establishment filters, likely because they were sown in high enough densities and all sites had suitable environmental conditions. Finally, one group of species established poorly, but we could not attribute this to either dispersal or establishment filters. This information can help land managers select species likely to establish in restorations when sown at sufficient densities. These results illustrate that dispersal and establishment filters limit the establishment of species in restored communities and these filters are species‐dependent. Identifying the most limiting filter(s) for species will inform strategies to increase their establishment success.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».