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Enregistrement W2799290411 · doi:10.7939/r3f18sv1g

Changes in peatland plant community composition and stand structure due to road induced flooding and desiccation

2017· article· en· W2799290411 sur OpenAlexaboutno aff
Caitlin N. Willier

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatDesiccationFlooding (psychology)Environmental sciencePlant communityComposition (language)EcologyBiologyEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roads built through peatlands with horizontal water flow can to act as dams that affect local hydrology and thus vegetation composition and structure. On the ‘upstream’ side of roads, soils can become waterlogged causing either increased tree mortality, or stunted tree growth; conversely, the ‘downstream’ side may experience drying resulting in deeper root growth and increased canopy cover. Interestingly, this phenomenon is not consistent between classes of peatlands (i.e. bogs, fens, and swamps) and comparable roads may disrupt tree growth patterns in one peatland, while another may be unaffected. This study examines the conditions that maintain or alter stand structure and vegetation composition in different types of road-bisected peatlands, namely that of landscape position and mineral soil substrate composition (clay, sand, silt). I assessed tree stand structure for 96 peatlands in northeast Alberta using airborne LiDAR-derived canopy cover. Vegetation data were collected for 25 peatland sites in northeastern Alberta. These sites were subsampled with 4 plots per peatland, one pair adjacent to the road, reflecting the dry versus wet conditions, and a second pair 100 meters from the road. Generalized Linear Mixed Models (GLMMs) and distance-based redundancy analyses were used to evaluate relationships between LiDAR-derived canopy cover, vascular plant species richness, vegetation cover among different groups of species or species indicators, and overall species composition among different peatland types, environmental factors, landscape postion, and road characteristics. Canopy cover and tree species composition increased on the downstream side of roads and decreased on the upstream side of roads. Species richness increased in bogs on the upstream side of roads, while being comparably lower on the upstream side than on the downstream side of roads in fens. Carex limosa, Carex canescens, and Andromeda polifolia were identified as indicators of the upstream side of roads in fens, swamps, and bogs respectively, with significant differences confirmed in GLMMs. Substrate conditions below the peat further affected responses of plants, with ericaceous shrubs positively related to amount of clay, while some forbs and sedges were positively related to amount of sand. Substrate underlying the peat also influenced the effect that roads had on species composition. Bogs developed over substrates with high sand content had floristic shifts on the upstream side of the road whereas vegetation communities were similar on both sides of the road in bogs with very little sand. This study demonstrates the value of LiDAR-derived vegetation structure metrics in evaluating changes in woody vegetation structure for road-fragmented peatlands and that wetland classifications stratified with surficial geology can be a useful indicator of responses of vegetation to roads. However, responses were variable among sites due to interactions between road orientation, substrate texture, landscape position, and peatland type.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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