Assessing the potential of restoration measures and management techniques in a post‐pastured Azorean peatland: two years tendencies
Notice bibliographique
Résumé
During more than five centuries of human colonization, 50% of original peatlands in Azores have been destroyed or degraded, mainly due to pasture use, resulting in landscape changes and a loss of ecosystem biodiversity and services. This study aims to identify the most effective measures in the recovery and to detect initial responses (2 years). These are the first restoration experiments, carried out in a background of complete absence of strategies adapted for Azores pastured peatlands. In a post‐pastured peatland, 24 experiments were implemented, repeated in more degraded (northern) and more natural (southern) areas. The experiments were combinations of restoration measures, with the introduction of Juniperus brevifolia , Calluna vulgaris , and Sphagnum palustre and the use of management techniques to control herbaceous cover (alien‐rich herbaceous cover competing with Sphagnum or peatland natural shrubs): intensive and extensive grazing and grass cutting. Principal response curves and redundancy analyses were used to assess changes in the flora and the physicochemical parameters. Globally there was an increase in Sphagnum cover and a decrease in herbaceous species. This was accompanied by an increase in organic matter and a decrease in nitrogen. In more natural parcels (large artificially divided areas where different experiments were implemented), the most positive tendencies were associated with the combination of J. brevifolia planting and grass cutting. In more degraded areas, treatments had a lower impact, as the results tended to be similar to the control, pointing to an important natural regenerative succession dynamic that overlapped the response to the implemented treatments.
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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 ».