Tree species composition and selection effects drive overstory and understory productivity in reforested oil sands mining sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reforestation is a feasible option for the eventual restoration of biodiversity and ecosystem services on deforested oil‐sands mining sites. The associations between plant diversity and productivity spanning the different strata of restoration forests, in conjunction with specific factors that may impact these relationships, remain uncertain. We sampled 94 sites that encompassed conifer, mixed‐wood, and broadleaved overstory types as three exemplar substrates following the reforestation of oil‐sands mining sites in Alberta, Canada. We employed structural equation modeling to investigate the correlations between species diversity and aboveground biomass production spanning forest vegetation strata, while concurrently accounting for the effects of overstory composition, functional diversity/identity, soil fertility, and restoration age. We found that the relationships between species diversity and biomass were negative, or inconsequential across restoration forest strata. Overstory biomass was linked to the coniferous tree proportion and community‐weighted mean of leaf nitrogen, rather than the species and functional diversity of overstory trees. Further, overstory composition, diversity, and biomass were the key features involved in the diversity and biomass of understory strata. Our results demonstrated the importance of overstory tree species composition and selection effects toward driving overstory and understory productivity in restoration forests at post‐oil sands mining sites. Coniferous trees were observed to have lower leaf nutrient levels and negative impacts on the productivity and diversity of overstory and shrub layers. Therefore, it was recommended that a greater proportion of broadleaved trees should be incorporated to promote productivity and species diversity in restoration forests through the enhancement and utilization of available resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».