Vegetation of<i>Sphagnum</i>bogs in highly disturbed landscapes: relative influence of abiotic and anthropogenic factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question:Has the vegetation ofSphagnumbogs been affected by more than 200 years of human activities? Location:Bas‐Saint‐Laurent region, southeastern Québec, Canada. Methods:Data (species assemblages, abiotic and spatio‐historical variables) were collected in 16 bogs ranging from 2 to 189 ha, and incorporated in a geographical information system. Major gradients in vegetation composition were identified using DCA. CCA was used to relate vegetation gradients to abiotic and spatio‐historical variables. Results:A clear segregation of species assemblages was observed, from open and undisturbed bogs to forested and highly disturbed sites. Among abiotic factors, tree basal area, water table level and peat thickness had a significant influence on plant species composition. Among spatio‐historical factors, disturbance level, area loss and fire were the most influential factors. Variance partitioning between these groups of factors suggests that spatio‐historical factors had a major influence on peatlands, representing 22% of the variation observed in the plant species assemblages while abiotic factors represent only 17% of the variation. Conclusions:The results highlight the influence of agricultural and other anthropogenic activities on plant assemblages and suggest that even wetlands apparently resistant to disturbances, such as peatlands, can be severely affected by anthropogenic factors. Plant species assemblages of ombrotrophic peatlands of the Bas‐Saint‐Laurent region were, and still are, largely influenced by human activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».