Relative effects of vehicle pollution, moisture and colonization sources on urban lichens
Notice bibliographique
Résumé
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 Ottawa, Canada. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».