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Enregistrement W1986568358 · doi:10.1139/cjb-2012-0300

Sea change under climate change: case studies in rare plant conservation from the dynamic San Francisco Estuary

2013· article· en· W1986568358 sur OpenAlexvenueno aff
Brenda J. Grewell, Erin K. Espeland, Peggy L. Fiedler

Notice bibliographique

RevueBotany · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisCalifornia Department of Parks and RecreationU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Army Corps of EngineersSan Francisco State UniversityMassachusetts Department of Fish and Game
Mots-clésBiologyBiological dispersalMetapopulationThreatened speciesEcologyHabitatPopulationClimate changePropagule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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