Microsites Matter: Improving the Success of Rare Species Reintroductions
Notice bibliographique
Résumé
Our study was undertaken to better understand how to increase the success rates of recovery plantings of a rare hemiparasite, golden paintbrush (Castilleja levisecta-Orobanchaceae). This species is endemic to western Washington and Oregon, USA, and southwestern British Columbia, Canada. Over 5000 golden paintbrush plants were outplanted as plugs in 2007 at six different native prairie sites that were considered to be suitable habitat, based on general evaluations of vegetation and soil conditions. Outplantings were installed at regular intervals along transects up to 1 km long to include a range of conditions occurring at each site. All plantings were re-examined five years later. The patchy distribution of surviving plugs and new recruits within each reintroduction site suggested success is strongly influenced by microsite characteristics. Indicator species analysis of taxa growing in microsites around outplanted golden paintbrush identified species that were positively or negatively associated with paintbrush survival. Species such as Festuca roemeri, Eriophyllum lanatum, and Viola adunca were strong indicators at some sites; non-natives such as Hypochaeris radicata and Teesdalia nudicaulis tended to be frequent negative indicators. Overall, higher richness of native perennial forbs was strongly correlated with both survival and flowering of golden paintbrush, a pattern that may reflect interactions of this hemiparasite with the immediately surrounding plant community. Topographic position also influenced outcomes, with greater survival occurring on mounds and in swales, where soils generally were deeper. Our findings suggest that assessments of site suitability based on vegetation alone, and coarser, site-level assessments that do not characterize heterogeneity at the microsite scale, may not be strong predictors of restoration success over the longer term and in sites with variability in vegetation and soils. By identifying suitable microsites to focus rare species plantings, survival and efficiency may be significantly enhanced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 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 ».