Urban Green Spaces Restoration Using Native Forbs, Site Preparation and Soil Amendments—A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Restoration of urban green spaces with native flora is especially important for promoting various ecosystem services. Although there have been years of research on land reclamation, ecological restoration and plant establishment, there is a lack of knowledge on how to reintegrate the native ecological component, specifically forb species in urban green spaces. We evaluated the restoration potential of 24 native forbs using different site preparation (herbicide, tillage, herbicide with tillage and control) and soil amendment (100% compost, 50% compost with 50% topsoil, 20% compost with 80% topsoil and control) treatments in a recreational park in Edmonton, Alberta, Canada. Soil texture and nutrients generally increased with increased compost application rate; some declined within a year, others increased. Based on survival and growth analysis, the forb species with the highest potential for use in urban green spaces were Penstemon procerus, Fragaria virginiana, Heuchera cylindrica, Agastache foeniculum, Antennaria microphylla, Mentha arvensis and Geum aleppicum. Native forb species response was more prominent with soil amendment than site preparation. Treatments with greater amounts of compost had greater survival, growth, species richness, cover and noxious weed cover than control treatments. This study suggests amendment of soil with compost can positively influence forb species restoration in urban green spaces; under some conditions site preparation may be required.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».