Integrated analysis of aboveground and belowground indicators support a comprehensive evaluation of ecosystem recovery
Notice bibliographique
Résumé
Analyses of diverse aboveground and belowground indicators should underpin assessments of ecosystem recovery, yet monitoring many indicators is costly and their integration is challenging. Our objective was to combine indicators through a Bayesian hierarchical model to provide a comprehensive assessment of ecosystem status and identify a cost‐effective subset of indicators to provide an accurate estimate of ecosystem recovery. We assessed 59 aboveground–belowground indicators, classified into nine components of composition, structure, and function, to estimate the ecosystem status of restored rock spoils and reference forests in south‐eastern Australia. Overall ecosystem status, which integrates across ecosystem components and supporting indicators, was lower within restored forests but positively correlated with forest age. Reference forests had greater aboveground and belowground biotic structure, organic matter supply, and soil carbon stability, and trends were consistent among all of their supporting indicators. A subset of organic matter quality and nutrient cycling indicators were greater within restored forests, suggesting high ecosystem process rates, but that soil carbon may be more vulnerable to loss. Aboveground biotic structure was correlated with organic matter supply and quality, stability of soil carbon, the cycling of nutrients, and belowground biotic structure, providing evidence of aboveground–belowground coupling. A combination of four indicators representing belowground biotic structure, soil carbon stability, organic matter supply, and aboveground composition, provided a good estimate of ecosystem status at a third of the cost. Although ecosystem status can be monitored with a small set of indicators, a diversity of aboveground–belowground indicators provide a robust and comprehensive assessment of recovery.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».