Landscape and site factors drive invasive <scp><i>Phragmites</i></scp> management and native plant recovery across Chesapeake Bay wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Successful invasive plant management—where invaders are sufficiently reduced and diverse native plant communities recover—remains an elusive goal for land managers. The site‐ and landscape‐scale drivers of variable management outcomes and vegetation recovery are poorly understood due to a lack of rigorous experiments that characterize longer term vegetation trends across contexts. We present the results of a five‐year experiment across eight subestuaries of Chesapeake Bay, representing a gradient of watersheds with differing dominant land‐use types and anthropogenic impacts, to evaluate invasive and native plant response to herbicide management. The focal invader, Phragmites australis (common reed), is one of the most aggressive and pervasive invasive plants in North American wetlands. We found that with multiyear herbicide treatments, it was possible to greatly reduce Phragmites across an array of subestuaries while increasing the cover and quality of native plant communities. Yet, by the end of the study, plant community composition in all Phragmites ‐managed sites remained distinct from, even if composition was shifting toward, reference sites. There was also large inter‐site variation in the vegetation responses related to site environmental conditions and subestuary vegetation conditions. We uncovered specific aspects of the surrounding landscape that were linked to improved vegetation recovery—the species richness and conservation value of nearby wetlands. Results from this five‐year experiment conducted at multiple sites in Chesapeake Bay inform what is possible for management, particularly in more degraded landscapes and sites where setting realistic expectations and pragmatic goals will be essential. Assessing environmental and vegetation conditions of the site and surrounding landscape prior to commencing invasive species management is critical to predict the time and effort required to achieve restoration goals.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».