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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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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