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Enregistrement W2045595485 · doi:10.1007/s11273-010-9206-y

Salt marsh stabilization affects algal primary producers at the marsh edge

2011· article· en· W2045595485 sur OpenAlexaff
Mary I. O’Connor, Christy R. Violin, Andrea Antón, Laura M. Ladwig, Michael F. Piehler

Notice bibliographique

RevueWetlands Ecology and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshSalt marshWetlandBenthic zoneSpartina alternifloraSpartinaEnvironmental scienceEcologyAbundance (ecology)Brackish marshEcosystemOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As sea level rise and human activities erode coastal wetlands, managers rebuild or preserve wetlands that can perform the ecosystem services of a natural system. One increasingly common mitigation activity is the construction of rock sills in the low marsh zone to stabilize marsh elevation. Sills dramatically alter the physical structure of marshes by changing elevation, adding hard substrate and potentially altering the spatial structure of benthic algal communities in and adjacent to the low marsh. We documented differences in benthic algal abundance at the seaward marsh edge in silled and unsilled marshes in North Carolina. We found that sills were associated with reduced standing stocks of benthic algal primary production and reduced macroalgal taxonomic richness, and this difference was driven primarily by differences in macroalgal abundance. We experimentally tested the effect of macroalgal abundance on cordgrass ( Spartina alterniflora ) growth in the low zone of an unmanipulated marsh, and found that macroalgal removal had no effect on final cordgrass abundance. Our study suggests that salt marsh management through the construction of sills in low marsh zones impacts benthic primary production in the low marsh zone, but that benthic algal production does not affect cordgrass growth over a growing season.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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