Leveraging nature's backup plans to incorporate interspecific interactions and resilience into restoration
Notice bibliographique
Résumé
Interspecific interactions are important structuring forces in ecological communities. Interactions can be disturbed when species are lost from a community. When interactions result in fitness gains for at least one participating organism, that organism may experience reduced fitness as a result of interaction disturbance. However, many species exhibit traits that enable individuals to persist and reproduce in spite of such disruptions, resulting in resilience to interaction disturbance. Such traits can result in interaction generalization, phenotypic and behavioral plasticity, and adaptive capacity. We discuss examples of these traits and use case studies to illustrate how restoration practitioners can use a trait‐based approach to examine species of concern, identify traits that are associated with interspecific interactions and are relevant to resilience, and target such traits in restoration. Restoration activities that bolster interaction resilience could include, for example, reintroducing or supporting specific functional groups or managing abiotic conditions to reduce interaction dependence by at‐risk species (e.g. providing structural complexity offering shelter and cover). Resilience may also be an important consideration in species selection for restoration. Establishment of resilient species, able to persist after interaction disturbance, may be essential to restoring to a functioning ecological community. Once such species are present, they could help support more specialized species that lack resilience traits, such as many species of concern. Understanding the conditions under which processes linked to resilience may enable species to persist and communities to reform following interaction disturbance is a key application of community ecology to ecological restoration.
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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 | 0,000 | 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 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 ».