Invasive Species Encroach as Shaped by Changes in Land Use Over Time within UTSC’s Forested Property
Notice bibliographique
Résumé
Invasive species' inherent capacity to out-compete native plants and change plant community composition; their distribution and abundance across urban woodlots is a growing biodiversity, economic and social concern. While the existing invasive species management efforts continue to focus on controlling invasive species, it is also essential to understand how fragmentation and the legacy of land-use change impact their distribution. Understanding land-use and natural cover changes across the landscape, where they promote invasive species spread, provides conservation and land use planning evidence for developing specific precautionary limits to development projects surrounding woodlots. Our study area includes three urban woodland compartments within the University of Toronto Scarborough Campus. The study focuses on spatial changes and field observations. Spatial changes in the woodland extent and their surrounding area are assessed for the period from 1947 to 2011. The existing distribution and abundance of invasive plants, assessed based on field data obtained from VSP monitoring plots, were interpreted alongside the relevant historical information and land-use change context of the UTSC property. We analyze and discuss the five most common invasive species sampled: common buckthorn (Rhamnus cathartics), dog strangling vine (Cynanchum, rossicum), garlic mustard (Alliaria petiolata), Norway maple (Acer platanoides) and Tartarian honeysuckle (Lonicera tatarica). We show that invasive species monitoring, and management practices would benefit from understanding an area's historical context. Moreover, linking invasive species distribution with land-use change provides insight into the legacy effect of land-use on forest susceptibility to invasive species pressures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».