PARTITIONING VEGETATION RESPONSE TO ANTHROPOGENIC STRESS TO DEVELOP MULTI‐TAXA WETLAND INDICATORS
Notice bibliographique
Résumé
Emergent plants can be suitable indicators of anthropogenic stress in coastal wetlands if their responses to natural environmental variation can be parsed from their responses to human activities in and around wetlands. We used hierarchical partitioning to evaluate the independent influence of geomorphology, geography, and anthropogenic stress on common wetland plants of the U.S. Great Lakes coast and developed multi-taxa models indicating wetland condition. A seven-taxon model predicted condition relative to watershed-derived anthropogenic stress, and a four-taxon model predicted condition relative to within-wetland anthropogenic stressors that modified hydrology. The Great Lake on which the wetlands occurred explained an average of about half the variation in species cover, and subdividing the data by lake allowed us to remove that source of variation. We developed lake-specific multi-taxa models for all of the Great Lakes except Lake Ontario, which had no plant species with significant independent effects of anthropogenic stress. Plant responses were both positive (increasing cover with stress) and negative (decreasing cover with stress), and plant taxa incorporated into the lake-specific models differed by Great Lake. The resulting models require information on only a few taxa, rather than all plant species within a wetland, making them easier to implement than existing indicators.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,004 |
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.
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 ».