Assessing Simple Versus Complex Restoration Strategies for Industrially Disturbed Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing the community‐level consequences of ecological restoration treatments is essential to guide future restoration efforts. We compared the vegetation composition and species richness of restored sites that received a range of restoration treatments and those of unrestored sites that experienced varying levels of disturbance. Our study was conducted in the industrially degraded landscape surrounding Sudbury, Ontario, Canada. The Great Lakes–St. Lawrence Forest once present in this area was degraded through logging, mining, and smelting activities beginning in the late 1800s until restoration of the most visibly degraded areas began in 1974. Restoration treatments ranged from simple abiotic enhancements to complex, multistage revegetation treatments using native and non‐native species, which included fertilizing, spreading of ground dolomitic limestone, understory seeding, and tree planting. Canonical correspondence analysis was used to determine which restoration treatments explained differences in the community structure among sites. We found that native understory vascular species richness was similar in restored sites that received more complex restoration treatments and unrestored sites that were mildly disturbed; however, the role of planted trees and non‐native species in the restored communities remains unclear. Understory vascular seeding played a key role in determining community composition of vascular understory and overstory communities, but the time since restoration commenced was a more important factor for nonvascular communities because they received no direct biotic enhancements. The use of non‐native species in the vascular seed mix seems to be slowly encouraging the colonization of native species, but non‐natives continue to dominate restored sites 25 years after restoration began.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».