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Enregistrement W2161529550 · doi:10.1111/j.1365-2664.2012.02208.x

Relative effects of vehicle pollution, moisture and colonization sources on urban lichens

2012· article· en· W2161529550 sur OpenAlexaff
Heather M. P. Coffey, Lenore Fahrig

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLichenSpecies richnessPollutionEnvironmental scienceColonizationEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Lichens are sensitive to pollution and have therefore been used as air quality indicators. While the distribution of lichens within cities may reflect the distribution of traffic pollution, other factors affecting urban lichens are correlated with this pollution – particularly moisture and the presence of lichen colonization sources. Our objective was to determine the relative importance of these three factors – vehicle pollution, moisture and colonization sources – in determining lichen distribution within a city. We surveyed macrolichen richness and cover on 420 trees within 84 sites across urban O ttawa, C anada. The sites were selected to minimize correlations among vehicle pollution, moisture and colonization sources. Model‐averaged standardized regression coefficients were used to compare the relative effects of these three variables on macrolichen richness and cover. We found that macrolichen cover was most strongly related to vehicle pollution and that this effect occurred within 300 m of a site. However, macrolichen species richness responded more strongly to both moisture (at the site centre) and colonization sources (within 1000 m of the site) than to vehicle pollution. Synthesis and applications . Our results suggest that macrolichen cover, but not macrolichen species richness, can be used as an indicator of urban traffic pollution. Our results also suggest that, to promote urban macrolichen diversity, it would be more effective to increase the availability of lichen colonization sources (nearby trees) than to control traffic pollution.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,134

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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