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Enregistrement W2908113661 · doi:10.1111/fwb.13244

Importance of scale, land‐use, and stream network properties for riparian plant communities along an urban gradient

2019· article· en· W2908113661 sur OpenAlexafffundabout
Lenka Kuglerová, Brian W. Kielstra, R. D. Moore, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRiparian zoneSpecies richnessRiparian bufferEcologyHabitatEnvironmental scienceRiparian forestGeographyDrainage basinUrbanizationPlant communityLand useHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Riparian forests along urban streams are affected by flashy hydrological regimes and adjacent upland land‐use, and their downstream dynamics are altered by forest fragmentation and by frequent river network truncation. This can lead to lower riparian habitat quality, decreased dispersal along the river network and increased recruitment of novel plant communities including non‐native species. Compared to forested landscapes, our understanding of riparian plant community diversity and composition along urban river networks is poor. We investigated riparian plant communities and riparian habitat variables along seven river networks situated along an urban gradient in the Greater Toronto Area, Canada. Six land‐use metrics classifying the intensity of urbanisation on three spatial scales (sub‐catchment, upstream riparian buffer, site buffer) were tested to explain the variation in riparian plant communities along the river networks and to describe the differences in riparian habitat. Riparian plant diversity peaked at sites which had between 40% and 70% of built‐up land cover within sub‐catchments; however, these communities contained a large number of non‐native species compared to the forested streams. While total species richness and native species richness were more related to river network factors (catchment area), non‐native richness was also affected by land‐use within a site. Community composition was more related to local land‐use than catchment area. Geographical distance between sites (both overland and hydrological) was increasingly more important for community heterogeneity along the urbanisation gradient. Riparian habitat worsened along the urbanisation gradient, with higher disturbance and soil pH and lower soil organic content and bryophyte cover in the more urban catchments. Riparian habitat variables were also related to the position along the river networks. Our results provide important insights into how riparian plant communities and riparian habitat differ along a gradient of urbanisation. Compared to previous studies we investigated the patterns in riparian vegetation in the context of river networks, including a variety of land‐use metrics, and analysed data across different spatial scales. This revealed important trends in plant diversity, demonstrated that urban land‐use increases the occurrence of non‐native species, and showed that the land‐use at the local scale is a stronger determinant of plant assemblages compared to land‐use at broader scales. These novel findings can be applied to land management in order to mitigate the effects of urbanisation on riparian ecosystems and the functions they provide for adjacent streams and rivers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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