Monitoring Tallgrass Prairie Restoration Performance Using Floristic Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Floristic Quality Assessment (FQA), a tool that allows botanists to quickly and effectively determine a site's natural quality, has primarily been used to identify and rank areas of remnant natural quality. In this study FQA was employed for long-term monitoring of the Upland Prairie, an ecological restoration project in Grant County, Indiana. In 1993, the year of planting, permanent transects were established to monitor community development as well as the effects of nitrogen enrichment and intermittent seasonal flooding. FQA was applied to species cover data collected nine times from 1993 through 2006. Analysis revealed that mean conservatism (MC) and floristic quality index (FQI) values rose with increasing site age as species dominance shifted from native and exotic weeds to native prairie grasses and forbs. Quadrat level metrics were more valuable for elucidating trends because transect level metrics were easily affected by slight differences in species composition year to year. FQA monitoring confirmed the impact of nitrogen enrichment reported in previous, intensive studies of the site. Areas prone to intermittent flooding scored lower MC and FQI scores because flooding inhibited the establishment of most prairie species. Mean wetness scores for these transects indicated that the vegetation was more representative of a wet meadow than mesic tallgrass prairie. This research determined that FQA is a useful, cost-effective tool for examining trends and responses to treatments and disturbances in prairie restorations. Prior to the establishment of European agriculture on the Great Plains, prairie was the dominant biome in the United States, covering much of the expanse from western Ohio to the Rockies and from southern Canada to Texas (Samson & Knopf 1994). Within the last 200 years, tallgrass prairie of the eastern part of the prairie biome has experienced losses greater than that of any other major ecosystem in this country-as much as 82% in Kansas and over 99% in Indiana, Illinois, Iowa, North Dakota, and Wisconsin. These losses are due largely to cultural practices including agricul ture, control or elimination of native grazers, and prolonged fire suppression (Howe 1994; Samson & Knopf 1994).
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».