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Enregistrement W4318818397 · doi:10.1111/rec.13876

Optimizing growth chamber conditions for maintaining Arctic<scp>lichen‐dominated</scp>biocrusts

2023· article· en· W4318818397 sur OpenAlexafffundabout
Sarah A. Ficko, Alexandra McClymont, Diane L. Haughland, M. Anne Naeth

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiocrusts and Microbial Ecology
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesW. Garfield Weston Foundation
Mots-clésLichenLand reclamationArcticEnvironmental scienceSubstrate (aquarium)ColonizationEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizing growth chamber conditions for Arctic lichen biocrusts will create new opportunities to assess and prioritize reclamation techniques given the challenges associated with conducting arctic field work. Our study is the first to examine growth chamber conditions for optimizing survival and growth of Arctic lichen biocrusts, as measured by changes in lichen cover. We assessed effects of substrate crossed with substrate depth, substrate sterilization, lichen inoculation and community composition, and watering frequency in four concurrent experiments over 6 weeks on survival of arctic biocrusts collected from Diavik Diamond Mine Inc., Northwest Territories, Canada. Mixed species declined less than Flavocetraria cucullata , and substrate affected F. cucullata survival over time. Live lichen cover declined least with a 3‐day watering frequency and substrate depth of 1 cm. Sterilization did not affect lichen survival, and no contamination was observed over 6 weeks. Our results highlight the challenges of maintaining and growing lichens under controlled conditions, as only a few treatments showed increases in cover. Our research shows that even short‐term growth chamber experiments have potential to screen reclamation treatments prior to field assessments, permitting reclamation scientists to optimize limited time and resources while in the field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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