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Enregistrement W2166088672 · doi:10.2980/21-2-3692

Liana distribution in response to urbanization in temperate forests

2014· article· en· W2166088672 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marie‐Hélène Brice, Alexandre Bergeron, Stéphanie Pellerin

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMediterranean and Iberian flora and fauna
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityEspace pour la vie
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLianaTemperate rainforestUrbanizationTemperate forestTemperate climateEcologyGeographyAgroforestryEnvironmental scienceBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanization results in ecosystem fragmentation, habitat loss, and altered environmental conditions that usually favour pioneer and ruderal species. The objective of this study was to evaluate the impact of urban conditions on liana abundance in temperate forests. Fieldwork was conducted in 50 forests of the metropolitan Montréal area (Quebec, Canada) and focused on the 6 most common lianas of the study area, Celastrus scandens, Menispermum canadense, Parthenocissus quinquefolia, Solanum dulcamara, Toxicodendron radicans, and Vitis riparia. Potential drivers of liana distribution at the landscape scale (e.g., surrounding land use, urban heat island) were quantified based on satellite images and land use maps. At the forest scale, we investigated biotic and abiotic variables in 429 sampling plots. We found that at the landscape scale, lianas benefited from urbanization, mainly through warm microclimates created by urban heat islands (UHI) as lianas are not well adapted to cold climates. At the forest scale, lianas were more abundant in disturbed forests and in edge habitats than in less disturbed forest and core habitats. Their fast growth rate enables them to quickly take advantage of high light availability on disturbed sites. Our results suggest that urbanization and ongoing climate changes will lead to an increase in liana abundance in temperate forests.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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