Evaluating outcomes of restoration ecology projects on limited budgets: assessment of variation in sampling intensity and sampling frequency for four habitat types
Notice bibliographique
Résumé
While best practices for evaluating restoration ecology projects are emerging rapidly, budget constraints often limit postrestoration monitoring, which emphasizes the need for practical and efficient monitoring strategies. We examined the postrestoration outcome for an ENGO (Nature Conservancy of Canada) project, to assess retroactively how variation in intensity and frequency of sampling would have affected estimates of plant species composition, diversity, and richness over time. The project restored four habitat types (mesic forest, oak woodland, wet meadow, and sand barren) using sculptured seeding of tallgrass prairie and woody species. Species‐level plant cover was monitored annually for 10 years in 168 2 × 2–m quadrats. We performed randomization tests to examine estimates of species diversity and richness as a function of the number of quadrats sampled, and assessed the necessity of annual sampling for describing changes in species composition and successional trajectories. The randomization tests revealed that sampling 10–17 quadrats, depending on habitat type, was sufficient to obtain estimates of species diversity that were at least 95% of values obtained from the whole dataset. Species richness as a function of number of quadrats sampled did not plateau, which suggests that rather than increasing the number of sampling quadrats, richness could be estimated more efficiently using nonquadrat based sampling techniques. Nonmetric multidimensional scaling analysis revealed that plant species composition largely stabilized by 3–5 years postrestoration depending on habitat type. By that time, native, seeded species dominated the restoration, and the benefits of annual sampling for tracking changes in species composition diminished.
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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 | 0,002 |
| 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 ».