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Enregistrement W3088416166 · doi:10.1111/rec.13290

Revegetation to slow buckthorn reinvasion: strengths and limits of evaluating management techniques retrospectively

2020· article· en· W3088416166 sur OpenAlexaff
Peter D. Wragg, Michael J. Schuster, Alexander M. Roth, Paul Bockenstedt, Lee E. Frelich, Peter B. Reich

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesLegislative-Citizen Commission on Minnesota ResourcesMinnesota Invasive Terrestrial Plants and Pests Center, University of MinnesotaMinnesota Environment and Natural Resources Trust Fund
Mots-clésRevegetationHerbaceous plantShrubInvasive speciesRestoration ecologyVegetation (pathology)EcosystemNative plantAgroforestryAgronomyBiologyEnvironmental scienceEcologyIntroduced speciesEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the long‐term success of ecosystem restoration following invasive plant removal is challenging. Long‐term experiments are costly and slow to yield results, while management decisions must often be made immediately. Alternatively, retrospective studies can leverage contrasting historical management strategies to provide insight into long‐term vegetation responses. We used a retrospective approach to evaluate how management techniques and site characteristics affected re‐establishment of an invasive shrub, Rhamnus cathartica (common buckthorn), in midwestern North America. Following removal, buckthorn re‐establishes rapidly from resprouts and seeds, so follow‐up control is required but often lacking. We hypothesized that revegetating using native herbaceous seed after removing buckthorn increases herbaceous cover that competitively suppresses buckthorn regeneration, to a degree. We surveyed 46 management units at 24 sites. Revegetated units had higher herbaceous cover, lower buckthorn cover, and half the ratio of buckthorn:herbaceous cover compared with unseeded units. These effects, although considerable on average, were detected against a background of high variance. Seeding increased herbaceous cover and reduced buckthorn relative abundance more strongly on less acidic, more clayey soils and where follow‐up herbicide was not applied. Additional variability in revegetation impacts may have arisen from buckthorn resprouts having a head‐start on planted seeds. Only one site had both seeded and unseeded management units. This lack of blocking—a common challenge in retrospective studies—reduced statistical power. This investigation illustrates how retrospective studies can offer relatively inexpensive first assessments of long‐term effects of management techniques; for more rigorous inference, researchers can partner with managers to conduct long‐term experiments.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,185

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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