Using turf transplants to reintroduce native forest understory plants into smelter‐disturbed forests
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated factors affecting transplantation success of native forest understory vegetation on metal‐contaminated soils. One year after transplantation along a gradient of historical Cu–Ni smelter pollution in Sudbury, Canada, community‐level characteristics of the transplanted plots and short‐term indicators expressing the performance of selected species were assessed. Thirty 16‐m 2 plots were studied, each established with 45 transplanted 0.56 × 0.64−m turfs 10 cm thick, extracted from mixed‐hardwood forests slated for development. Species richness, diversity, and evenness were not affected by environmental conditions but short‐term responses of root growth and sexual reproduction of selected species to environmental variables indicate a need for long‐term monitoring. Root growth of Clintonia borealis (Aiton) Raf. and Gaultheria procumbens L. was positively related to soil temperature. Root growth of G. procumbens correlated negatively with soil Ni availability, but in all plots, root growth was comparable with the literature values from unaffected forests. Flowering frequency of G. procumbens correlated negatively with soil pH and positively with tree cover, corresponding to ecological requirements of this species. Soil had a negative effect on sexual reproduction of C. borealis . Unexpectedly, fruiting of C. borealis responded positively to Ni, and fruiting of Maianthemum canadense Desf. positively to As, possibly due to interdependencies among soil variables. The results are encouraging with respect to transplant success, as effects of smelter‐related variables were relatively minor, but species‐specific responses of the selected species to environmental factors indicate that species performance is dependent on site‐specific conditions, potentially influencing long‐term success of the transplants.
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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) | 0,000 | 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 ».