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Enregistrement W4365137640 · doi:10.1002/2688-8319.12227

Stress‐gradient framework for green roofs: Applications for urban agriculture and other ecosystem services

2023· article· en· W4365137640 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcosystem servicesGreen roofEcosystemEcologyFacilitationAgricultureGreen infrastructureEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceRoofBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Green roofs are promoted to contribute to more resilient cities by enhancing urban ecosystem services and food systems. Extensive, low‐maintenance green roofs experience frequent environmental stresses, which reduce plant survival and growth. Stress‐tolerant plants are therefore used to sustain well‐established services, such as building temperature regulation. However, transitioning extensive green roofs to provide other key urban services, such as food production, involves less tolerant plant species. Although facilitation exerted by stress‐tolerant species (nurses) has been proposed to improve the performance of stress‐intolerant species (protégés) in extensive green roofs, the conditions under which facilitation could occur are not well understood. Therefore, a comprehensive framework is needed that integrates current knowledge on how the performance of protégé species is affected by nurse plants across stress conditions. We present a framework for green roof research that results in a linear model that integrates (i) modern trait–environment theory and (ii) facilitation ecology in a refined stress‐gradient hypothesis (SGH) originally developed following study of other stressful environments. The model makes testable predictions on how phenotypic traits mediate the performance response of protégé species to nurse plants along stress gradients in extensive green roofs. This is not only useful for the analysis of eco‐physiological performance measures directly linked with multifunctionality and ecosystem services, but also demographic or ‘vital’ rates that drive species persistence and plant community maintenance. We discuss a range of applications related to key agricultural and ecological questions arising from contemporary extensive green roof research, such as enhancing conditions for crop production, weed management, plant invasions and biodiversity conservation. We also provide guidelines for the generation of appropriate data and for fitting this model using readily available statistical procedures. Our framework will allow researchers to assess under which environmental conditions nurse–protégé interactions are feasible. We expect the findings from such research to help develop strategies and guidelines for managing environmental conditions that optimize protégé performances that ultimately affect the delivery of ecosystem services in constructed urban green spaces.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,217 · 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