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Enregistrement W2001476272 · doi:10.1111/j.1526-100x.2009.00602.x

Macro‐Tidal Salt Marsh Ecosystem Response to Culvert Expansion

2009· article· en· W2001476272 sur OpenAlexaff
Tony Bowron, Nancy Neatt, Danika van Proosdij, Jeremy Lundholm, Jennie Graham

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalt marshMarshCulvertNektonRestoration ecologyVegetation (pathology)Environmental scienceHabitatSpecies richnessWetlandEcologyHydrology (agriculture)GeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper was to examine the vegetative, sedimentary, nekton and hydrologic conditions pre‐restoration and the initial 2 years post‐restoration at a partially restricted macro‐tidal salt marsh site. Replacement of the culvert increased tidal flow by 88%. This was instrumental in altering the geomorphology of the site, facilitating the creation of new salt marsh pannes, expansion of existing pannes in the mid and high marsh zones, and expansion of the tidal creek network by incorporating relict agricultural ditches. In addition, the increase in area flooded resulted in a significant increase in nekton use, fulfilling the mandate of a federal habitat compensation program to increase and improve the overall availability and accessibility of fish habitat. The restoration of a more natural hydrological regime also resulted in the die‐off of freshwater and terrestrial vegetation along the upland edge of the marsh. Two years post‐restoration, Salicornia europea (glasswort) and Atriplex glabriuscula (marsh orache), were observed growing in these die‐back areas. Similar changes in the vegetation community structure were not observed at the reference site; however, the latter did contain higher species richness. This study represents the first comprehensive, quantitative analysis of ecological response to culvert replacement in a hypertidal ecosystem. These data will contribute to the development of long‐term data sets of pre‐ and post‐restoration, and reference marsh conditions to determine if a marsh is proceeding as expected, and to help with models that are aimed at predicting the response of marshes to tidal restoration at the upper end of the tidal spectrum.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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