Meeting seed demand for landscape-scale restoration sustainably: the influence of seed harvest intensity and site management
Notice bibliographique
Résumé
Native seed is often collected en masse from remnant ecosystems to supply landscape-scale restoration. Successful large-scale restoration depends on sustained seed yields but also on donor population persistence. Native plants that reproduce solely by seed are especially sensitive to harvesting practices. We addressed the challenge of procuring sufficient seed from remnant sources to restore landscapes while also maintaining remnant populations of native plants. We evaluated: 1) the sustainability of seed harvest at varying intensities in Rudbeckia hirta, a seed-reliant plant; and 2) the contribution of fire in promoting sustainability of seed donor populations. We planted seedlings of R. hirta in a field experiment that manipulated management type (burned or unburned) and harvest intensity (0, 50%, or 100% seed removed), and measured changes in seedling recruitment and seed production among treatments. Moderate intensity harvest and burning did not significantly reduce seedling recruitment, but high intensity harvest with burning reduced recruitment by 95% compared to controls. Seed production nearly doubled in burned treatments. In unburned prairie, recruitment is negligible, and harvest intensity does not have an effect on recruitment. For harvest-sensitive prairie species, a strategy incorporating moderate intensity seed harvest with burning is most likely to provide seed for large-scale restoration sustainably.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».