How big is the footprint? Quantifying offsite effects of mines on boreal plant communities
Notice bibliographique
Résumé
Threats from mining to the biodiversity and ecological services of boreal forests are increasing as demand for minerals increases globally. However, much less is known about how offsite effects of mines affect understory communities as they occur outside the immediate location of mining and are often overlooked during ecological evaluations. We conducted an extensive field survey along 1-km transects surrounding six mine sites of different mining stages (operating vs non-operating), that crossed four ecosystem types (deciduous, coniferous, mixed forests and open canopy) in Canada’s boreal forest. The offsite effects of mines on the understory were quantified using vascular plants (woody and herbaceous), bryophytes and lichens. Mine offsite effects impacted understory diversity and composition. Understory richness and cover was more reduced near operating than non-operating mines. Mining stage mainly significantly altered understory diversity and community structure in deciduous and mixed forests while understory communities were more resistant to the offsite effects in coniferous forest (P > 0.05). The footprint was quantified using the influenced distance and the strongest effects were generally within 0.2 km from mines. Given the predicted changes in boreal forest ecosystems with encroachment of deciduous species into coniferous forests and the increased sensitivity of mixed and deciduous forests, the area affected by offsite effects of mines could grow in the future. We suggest that offsite effects should be included in ecological evaluations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».