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Enregistrement W1991096485 · doi:10.1890/11-2145.1

The influence of geomorphic processes on plant distribution and abundance as reflected in plant tolerance curves

2012· article· en· W1991096485 sur OpenAlexafffund
M. N. Chase, Edward A. Johnson, Y. E. Martin

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransectEnvironmental scienceTerrainHydrology (agriculture)Gradient analysisEnvironmental gradientEcologyWater contentGeologyAbundance (ecology)Soil sciencePhysical geographyGeographyHabitatOrdinationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecologists describe plant distribution using direct gradient analysis, by which a tolerance curve of species abundance is described along an environmental gradient (any environmental variable that affects plant distribution). Soil moisture is generally the gradient in low‐relief areas that explains the most variation. Traditional direct gradient analyses have used terrain structure (i.e., transects up or down hillslopes) as a correlate to soil moisture. Here we use a numerical tectonic and geomorphic process‐based landscape development model to create two landscapes with different geomorphic characteristics: (1) to demonstrate the influence of geomorphic processes on soil moisture patterns and plant distribution and (2) to evaluate the effectiveness of transects in describing moisture gradients and tolerance curves on landscapes dominated by creep or overland flow. We use a topographic index to approximate the distribution of soil moisture as it is determined by the shape of these different landscapes. Transects are placed on hillslopes in each model landscape and used to construct tolerance curves. Results show that transect methods that use the distance from the channel to the ridgeline as an approximation of soil moisture create variable tolerance curves for the same plant both within a single landscape and between different landscapes. The reason for these differences is that transects do not take into account the three‐dimensional landscape form that explains water movement. Landscapes have regions of convexity and flow path divergence and regions of concavity and flow path convergence that, along with hillslope length, determine contributing area. In addition, hillslope curvature results in varying capacities to retain water. However, when the topographic index is used instead of hillslope transect position, tolerance curves from the same and different landscapes reflect the differences the topographic structure has on soil moisture. We thus show that traditional methods of direct gradient analysis are not always adequate as they do not tend to consider that soil moisture depends on hillslope length, curvature, and slope. Furthermore, we show that within and between landscapes there are differences in spatial distributions of soil moisture that are reflections of the geomorphic processes that created them.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,230

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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