Sea change under climate change: case studies in rare plant conservation from the dynamic San Francisco Estuary
Notice bibliographique
Résumé
We present case studies supporting management of two rare plant species in tidal wetlands of the San Francisco Estuary. We used empirical demographic analyses to identify factors to enhance population establishment and survival of Chloropyron molle subsp. molle (Orobancaceae), an annual hemiparasite, and to compare reintroduced with natural populations. Twelve years after outplanting, the reintroduced population persists but is in decline; impediments to success include the lack of adaptive management response to weed invasions and muted variance in hydrology. Transplantation of Lilaeopsis masonii (Apiaceae), a rhizomatous perennial herb, failed to meet success criteria for mitigation at local project scale, but dispersal and establishment of metapopulation patches indicated persistence at the landscape scale. This species has been found to be genetically indistinct from a widespread congener, and has few threats to persistence so long as suitable habitat is present. These two examples demonstrate the need for integrated conservation management strategies that prioritize habitat connectivity and maintain physical processes to support dispersal in response to sea level rise. For the hemiparasite, assisted colonization may sustain populations threatened by sea level rise, but only if a strong commitment to effective stewardship is realized.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».