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Enregistrement W2028350295 · doi:10.1139/b02-042

<i>Phalaris arundinacea</i> seedling establishment: effects of canopy complexity in fen, mesocosm, and restoration experiments

2002· article· en· W2028350295 sur OpenAlexvenueno aff
Roberto Lindig‐Cisneros, Joy B. Zedler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaUniversity of Wisconsin-MadisonNational Science Foundation
Mots-clésPhalaris arundinaceaAgronomyBiologyCanopyFestuca arundinaceaMesocosmSeedlingSpecies richnessWetlandBotanyEcologyEcosystemPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phalaris arundinacea L. (reed canary grass) is a major invader of wetlands in temperate North America; it creates monotypic stands and displaces native vegetation. In this study, the effect of plant canopies on the establishment of P. arundinacea from seed in a fen, fen-like mesocosms, and a fen restoration site was assessed. In Wingra Fen, canopies that were more resistant to P. arundinacea establishment had more species (eight or nine versus four to six species) and higher cover of Aster firmus. In mesocosms planted with Glyceria striata plus 1, 6, or 15 native species, all canopies closed rapidly and prevented P. arundinacea establishment from seed, regardless of the density of the matrix species or the number of added species. Only after gaps were created in the canopy was P. arundinacea able to establish seedlings; then, the 15-species treatment reduced establishment to 48% of that for single-species canopies. A similar experiment in the restoration site produced less cover of native plants, and P. arundinacea recruited more readily. Results suggest that, where conditions are favorable for native plant growth, even species-poor canopies can inhibit P. arundinacea establishment from seed, but when disturbances create gaps, species-rich canopies confer greater resistance to invasion.Key words: diversity, establishment, fen, invasion resistance, species richness, wetlands.

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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,997

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations71
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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