Spatial processes structuring riparian plant communities in agroecosystems: implications for restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The disruption of hydrological connectivity by human activities such as flood regulation or land‐use changes strongly impacts riparian plant communities. However, landscape‐scale processes have generally been neglected in riparian restoration projects as opposed to local conditions, even though such processes might largely influence community recovery. We surveyed plant composition of field edges and riverbanks in 51 riparian zones restored by tree planting (565 1‐m 2 plots) within two agricultural watersheds in southeastern Québec, Canada. Once the effects of environmental variables (hydrology, soil, agriculture, landscape, restoration) were partialled out, three models of spatial autocorrelation based on Moran's eigenvector maps and asymmetric eigenvector maps were compared to quantify the pathways and direction of the spatial processes structuring riparian communities. The ecological mechanisms underlying predominant spatial processes were then assessed by regression trees linking species response to spatial gradients to seed and morphological traits. The structure of riparian communities was predominantly related to unidirectional spatial gradients from upstream to downstream along watercourses, which contributed more to species composition than bidirectional gradients along watercourses or overland. Plant traits selected by regression trees explained 22% of species response to unidirectional upstream–downstream gradients in field edges and 24% in riverbanks, and predominantly corresponded to seed traits rather than morphological traits of the adult plants. Our study showed that even in agriculturally open landscapes, water flow remains a major force structuring spatially riparian plant communities by filtering species according to their seed traits, thereby suggesting long‐distance dispersal as a predominant process. Preserving hydrological connectivity at the watershed‐scale and restoring riparian plant communities from upstream to downstream should be encouraged to improve the ecological integrity of rivers running through agricultural landscapes.
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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.
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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 ».