Environmental filtering and spatial processes in urban riparian forests
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».