Assisted revegetation trials in degraded salt‐marshes
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. At coastal sites adjacent to the Hudson Bay lowlands, intensive foraging by increasing numbers of lesser snow geeseAnser caerulescens caerulescenshas converted salt‐marsh swards to hypersaline mudflats largely devoid of vegetation. Assisted revegetation trials were undertaken in order to determine the ability of plants to establish in degraded salt‐marsh sediments. 2. Soil plugs of the former dominant graminoids,Puccinellia phryganodesandCarex subspathacea, were transplanted into plots of hypersaline bare soil. Some plots were treated with fertilizer and peat mulch to determine if ameliorations enhance plant growth. 3. Transplants ofP. phryganodesestablished in degraded sediments, but those treated with fertilizer and peat showed significantly higher growth than those in bare soil after two growing seasons. The ratio of the mean basal area of plants in treated plots compared with bare plots was between 1·7 and 4·0 : 1 at different sites. Transplants ofC. subspathaceadid not establish readily in degraded sediments and no growth enhancement was observed with soil amendments. 4. Growth rate and mortality of plants both varied between sites and years, reflecting variation in the frequency of hot, dry weather from late June to early August of each year, and the salinity and water content of soils during that period. The potential for revegetation of mudflats is discussed in the context of the soil degradation processes. Fine‐grain variation in soil conditions presents a major challenge for the restoration of plant assemblages in these coastal marshes. 5. The extent of soil degradation and of vegetation loss makes it unlikely that unassisted revegetation will occur at some sites, even in the absence of goose foraging, without erosion of consolidated sediments and the establishment of plant assemblages in fresh unconsolidated sediments.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».