The extent and magnitude of edge effects on woody vegetation in road‐bisected treed peatlands in boreal Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Treed peatlands can exhibit dramatic shifts in woody plant cover when they are bisected by roads, a product of change in the flow of surface and subsurface water; however, the edge effects that roads have on overstory cover remain poorly understood. We examined how road and environmental conditions influence woody cover in treed fens in northeastern Alberta, Canada. We used generalized linear mixed models to explain variation in cover as measured using airborne laser scanning (ALS) data obtained for 48 road‐bisected fens. Over half of the study fens had >10% differences in canopy cover between the upstream and downstream sides. Variation in cover was best explained by a complex interaction between road side, distance, and type, as well as distance to upland forest and open water, in both rich and poor treed fens. Substrate texture (fine vs. coarse) further explained cover in rich fens. Gravel roads appeared to have the most dramatic effect on cover adjacent to roads (0–20 m) in both fen types, with differences persisting beyond 100 m. In fens bisected by gravel and paved roads, differences in cover between road sides tended to be ameliorated within 200 m, except for unimproved roads where changes were more linear. This study demonstrates the complexity of landscape conditions under which roads built through peatlands can cause structural changes in woody cover and the usefulness of ALS data for studying this phenomenon.
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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 ».