Locally Sourced Seed is a Commonly Used but Widely Defined Practice for Grassland Restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With continued losses of grassland, the need for grassland restoration increases, and other contemporary threats, such as climate change, may require new techniques for restorations to be successful and resilient. The conservation community has promoted the use of locally sourced seed for grassland restorations, but it is unclear how widespread the practice has become. Furthermore, rethinking how seed is sourced for grassland restorations is one potential strategy to facilitate climate change adaptation. We surveyed practitioners (anyone conducting grassland restorations) across the United States and Canada in 2017 regarding organizational, state/local government, or individual policies for using locally sourced seed in grassland restorations, how local was defined, and whether climate change was considered in these policies and decisions. We received 494 responses from 40 U.S. states and 5 Canadian provinces. Policies and individual decisions supporting locally sourced seed were common, with only 3.6% of practitioners reporting no consideration of local seed sources in restorations. However, the definition of local varied widely, with relatively large geographic areas, such as ecoregions, considered as a local source. Some practitioners considered climate change, but it was not the greatest concern when making seed sourcing decisions. When they did consider climate change, practitioners' most reported strategy was expanding seed zones used for their seed mix. Although there was a heavy upper Midwest bias in the survey responses, the number and geographic scope of responses provides a snapshot of seed sourcing strategies used by practitioners. Our results suggest that practitioners are concerned about maintaining adaptation given the focus on local seed sources, and outreach could be useful to help practitioners incorporate climate adaptation strategies into seed sourcing practices.
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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 | 0,001 | 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 ».