A Spatial Model to Prioritize Sagebrush Landscapes in the Intermountain West (U.S.A.) for Restoration
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ecological integrity of Sagebrush ( Artemisia spp.) ecosystems in the Intermountain West (U.S.A.) has been diminished by synergistic relationships among human activities, spread of invasive plants, and altered disturbance regimes. An aggressive effort to restore Sagebrush habitats is necessary if we are to stabilize or improve current habitat trajectories and reverse declining population trends of dependent wildlife. Existing economic resources, technical impediments, and logistic difficulties limit our efforts to a fraction of the extensive area undergoing fragmentation, degradation, and loss. We prioritized landscapes for restoring Sagebrush habitats within the intermountain western region of the United States using geographic information system (GIS) modeling techniques to identify areas meeting a set of conditions based on (1) optimum abiotic and biotic conditions favorable for revegetation of Sagebrush; (2) potential to increase connectivity of Sagebrush habitats in the landscape to benefit wildlife; (3) location of population strongholds for Greater Sage‐Grouse ( Centrocercus urophasianus , a species of conservation concern); and (4) potential impediments to successful restoration created by Cheatgrass ( Bromus tectorum , an invasive exotic annual grass). Approximately 5.8 million ha in southwestern Idaho, northern Nevada, and eastern Oregon met our criteria for restoring Wyoming big sagebrush ( Artemisia tridentata ssp. wyomingensis ) and 5.1 million ha had high priority for restoring Mountain big sagebrush ( A. tridentata ssp. vaseyana ). Our results represent an integral component in a hierarchical framework after which site‐specific locations for treatments can be focused within high‐priority areas. Using this approach, long‐term restoration strategies can be implemented that combine local‐scale treatments and objectives with large‐scale ecological processes and priorities.
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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) | 0,000 | 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 découle