The relative effectiveness of different grassland restoration methods: A systematic literature search and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Active grassland restoration has gained importance in mitigating the dramatic decline of farmnland biodiversity. While there is evidence that such operations are generally effective in promoting plant diversity, little is known about the effectiveness of the different methods applied. Restoration methods can differ in intensity of seed bed preparation, seed source and method of seed application. In this systematic literature search and meta‐analysis, we screened the literature for studies of the restoration of mesic grasslands in temperate Europe. We focused on active restoration experiments that included a treatment and lasted for more than 3 years. We evaluated the influence of restoration factors on plant species richness relative to non‐restored controls. We found 187 articles that investigated the outcome of operations aimed at actively restoring mesic temperate grasslands. Most articles focused on plants, with only 9.6% dealing with other organisms (e.g. beetles, pollinating insects). Many papers had to be excluded due to incomplete data, too short study duration and/or lack of an adequate control. This resulted in 13 articles fulfilling our criteria for inclusion, yielding a total of 56 data points for the meta‐analysis. Restoration actions increased plant species richness by, on average, 17.4%, compared to controls. The seed source explained a significant amount of variation in plant species richness: seeds originating from a speciose donor grassland had a positive effect. This effect was even enhanced when combined with a commercial seed mix, whereas commercial seed mixes alone had no significant effect. We did not observe any effect of other factors, such as the type of seed bed preparation or the seed application method. A seed‐source obtained from species‐rich grasslands seems to be key to efficient grassland restoration in mesic grasslands of temperate Europe. Even though seeds from a speciose donor grassland should be preferred over commercial seeds, associating natural and commercial seed mixes increases plant species richness. This systematic literature search further revealed two major research gaps in grassland restoration ecology: a deficit in long‐term investigations as well as a deficit in studies focusing on non‐plant organisms.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».