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Enregistrement W2998157180 · doi:10.1111/jvs.12855

Functional markers to predict forest ecosystem properties along a rural‐to‐urban gradient

2020· article· en· W2998157180 sur OpenAlexafffundabout
Françoise Cardou, Isabelle Aubin, Alexandre Bergeron, Bill Shipley

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcosystemWoodlandUrbanizationEcologyEcosystem servicesEnvironmental resource managementTraitUrban ecosystemEnvironmental scienceGeographyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions With increasing focus on urban sustainability, new tools are needed to manage urban woodlands for resilience and ecosystem service provision. Functional traits can provide quantitative and testable links between urban plant communities and specific ecosystem properties (functional markers). We ask whether commonly described multivariate patterns of trait association with urbanization (trait syndromes) capture changes in ecosystem properties associated with urbanization. Given that environmental heterogeneity can generate weak or non‐linear trait–ecosystem property relationships, we ask whether linear methods can yield functional markers with significant power for different ecosystem properties. Location Montreal metropolitan area (Canada). Methods We documented the functional composition of 43 woodlands along an urbanization gradient and measured proxies of three ecosystem properties: plant colonization, soil water infiltration and organic matter decomposition. We use redundancy analysis to identify traits associated with urbanization, and multiple linear regression and model selection to identify response and effect traits that best predict actual differences in ecosystem properties. We compare the resulting linear model with a non‐linear equivalent. Results Traits associated with urbanization (urban syndrome) were inconsistently selected as best predictors of ecosystems properties (functional markers). Although predictive power varied between ecosystem properties, all three could be significantly predicted from community‐weighted traits (functional markers), with both response and effect traits contributing to the final model. When we fitted equivalent non‐linear models, we found that traits had largely non‐linear relationships with ecosystem properties. Conclusions Our results demonstrate that community‐weighted traits of urban woodlands can yield functional markers that capture ecosystem properties, but these are inconsistently identified by “trait syndrome” approaches. In linear combinations, such functional markers provide a testable and generalizable way to quantify ecosystem properties in urban woodlands. Capturing such properties is one important step toward management of woodlands for their continued ability to provide ecosystem services into the future.

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)0,001
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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