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Enregistrement W2435038962 · doi:10.1111/jvs.12425

Environmental filtering and spatial processes in urban riparian forests

2016· article· en· W2435038962 sur OpenAlex
Marie‐Hélène Brice, Stéphanie Pellerin, Monique Poulin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRiparian zoneEcologyGeographyUrbanizationSpatial ecologyContext (archaeology)Riparian forestDisturbance (geology)Plant communityLandscape connectivityBiological dispersalEnvironmental scienceHabitatSpecies richnessPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions What are the spatial processes structuring plant trait composition in urban riparian forest communities at different spatial scales? What are the relative roles of local conditions (including historical aspects), landscape context and spatial processes in the community assembly of these forests? Location Montréal, Québec, Canada. Methods Species plant composition was inventoried in 57 riparian forests located along a gradient of urbanization. To analyse plant communities in terms of their trait composition, community‐weighted means were calculated using eight functional traits. Forests were characterized by local (physical features, hydrological regime and historical disturbances) and landscape (surrounding land use) variables. Spatial processes structuring communities were assessed using Moran's eigenvector maps and asymmetric eigenvector maps. The relative importance of these three subsets (local, landscape and spatial variables) on tree, shrub and herb functional composition was quantified by variation partitioning using redundancy analyses. Results Functional patterns in riparian forests resulted primarily from environmental filtering (local and landscape variables). Local conditions, especially flood intensity, exerted an overriding selection pressure on functional composition of riparian plant communities. Urbanization seemed to act indirectly on trait patterns through the alteration of hydrological disturbances caused by on‐going and historical land transformation. Nevertheless, dispersal along rivers was also a significant structuring force, while overland dispersal was negligible. Conclusions Our study highlights that under severe natural disturbance regimes, the effect of natural filters outweighed the negative effects of urban filters. However, the alteration of natural flooding processes by human activities is also a major mechanism influencing plant trait composition in urban riparian communities as forests subjected to reduced flooding intensity experienced a greater effect of urbanization. The effects of urbanization and of past land uses on plant communities were greater for trees than for shrubs and herbs due to the high turnover rate of the latter. Finally, our results showed the importance of dispersal along rivers for biodiversity even in fragmented urban landscapes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle