What is the most efficient and effective method for long-term monitoring of alpine tundra vegetation?
Notice bibliographique
Résumé
Nondestructive estimations of plant community characteristics are essential to vegetation monitoring programs. However, there is no universally accepted method for this purpose in the Arctic, partly because not all programs share the same logistical constraints and monitoring goals. Our aim was to determine the most efficient and effective method for long-term monitoring of alpine tundra vegetation. To achieve this, we established 12 vegetation-monitoring plots on a south-facing slope in the alpine tundra of southern Yukon Territory, Canada. Four observers assessed these plots for vascular plant species abundance employing three methods: visual cover (VC) and subplot frequency (SF) estimation and modified point-intercept (PI) (includes rare species present but not intersected by a pin). SF performed best in terms of time required per plot and sensitivity to variations in species richness. All methods were similarly poor at estimating relative abundance for rare species, but PI and VC were substantially better at high abundances. Differences among methods were larger than among observers. Our results suggest that SF is best when the monitoring focus is on rare species or species richness across extensive areas. However, when the focus is on monitoring changes in relative abundance of common species, VC or PI should be preferred.
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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 | 0,000 |
| 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 ».