The Influence of Abiotic Factors on Street Tree Condition and Mortality in a Commercial-Retail Streetscape
Notice bibliographique
Résumé
It is challenging to successfully grow trees in highly-urbanized areas, such as downtown commercial-retail districts. As part of a streetscape revitalization project, initiated in 2010, 133 London planetrees (Platanus × acerifolia) were planted in structural soil cells along the downtown, commercial district of Bloor Street in Toronto, Ontario, Canada. After most trees experienced severe decline, with many dying, all trees were removed and replaced in 2015. This research reports on an investigation of multiple abiotic factors that may have contributed to the decline and mortality of the Bloor Street trees. Researchers collected cross-sectional data on soil texture, soil compaction, soil chemistry, built-environment characteristics (e.g., proximity to road intersections, pit or bed planter), sunlight availability, and historic data on tree condition and mortality, and analyzed them with multivariate statistical techniques (e.g., correlation, MANOVA, contingent, and ANOVA tests) to investigate the potential for relationships to tree mortality (mortality rate of 46.6% before removal) and tree condition. Results indicate that trees that were alive and demonstrated better structural and foliar condition before removal in 2015 had significantly lower levels of soil salinity and alkalinity, sunlight exposure, and signs of physical damage, suggesting co-occurring and cumulative impact of these variables on tree performance. Modification to streetscape design can ameliorate tree decline in the long term, while education targeted at raising awareness about de-icing salt application and irrigation practices will lessen tree stressors immediately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».