Long‐term effects of prairie restoration on plant community structure and native population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The key to restoring degraded grassland habitats is identifying feasible and effective techniques to reduce the negative impacts of exotic species and promote self‐sustaining native populations. It is often difficult to extend monitoring of restoration efforts to evaluate long‐term success, but doing so is essential to understanding how initial outcomes change over time. To assess how initial treatment effects persist, we revisited degraded patches of Pacific Northwest prairie habitat 6 years after experimental restoration efforts ceased. We evaluated plant community composition to determine the lasting effects of supplemental native seeding and disturbance treatments (burning, mowing, and herbicide to reduce exotic species). We tracked the persistence of seeded species and measured spread of their populations to evaluate suitability of species for restoration and the ability of the habitat to support native plant populations. We found that plots that received supplemental seeding continued to exhibit higher richness of native species than those left unseeded, and that both seeding and disturbance treatments could positively influence native species abundance over the long term. The initially observed effects of disturbance treatments on reducing exotic grass abundance had diminished, highlighting the importance of long‐term monitoring and ongoing control of exotic species. Nevertheless, these treatments significantly influenced the population trajectories of 4 out of 8 seeded native species. There was evidence of spatial advance of most seeded species. Results from extended monitoring confirm that dispersal limitation of native species and difficulties maintaining the reduction of exotic grasses continue to be major barriers to success in restoration of invaded grasslands.
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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 | 0,000 | 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 ».