Identifying ecohydrological patterns in natural forested wetlands useful to restoration design
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wetland restoration projects across the United States commonly lack the species and hydrology of the targeted community being restored. A better understanding of natural wetlands would help restoration project designers achieve community composition and hydrologic regimes that more closely resemble natural conditions. We investigated two different methods to identify patterns in hydrologic regime useful to restoration design. The first method was based on success criteria commonly used by North Carolina wetland mitigation projects. The second method was based on The Nature Conservancy's Indicators of Hydrologic Alteration. To test these two methods, we collected hydrologic and compositional data across the natural variation of nonriverine wet hardwood forest stands, a rare wetland community type commonly restored in North Carolina. Our results show that hydrologic parameters from the first method, based on current success criteria used in North Carolina, are not related to community composition. Hydrologic parameters from the second method, e.g. the maximum water table level over a 3‐day span, explained much of the variation in nonriverine wet hardwood forest community composition. Our results found that clear relationships do exist between hydrologic regime and community composition. Hydrologic parameters that are related to community composition need to be used as success criteria in future restoration designs. This will ensure that projects establish the appropriate hydrologic regime necessary to foster the desired wetland community type. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».