Meta‐analysis reveals that enhanced practices accelerate vegetation recovery during peatland restoration
Notice bibliographique
Résumé
The provision of critical ecosystem services like carbon sequestration by peatlands has been degraded around the globe. Peatland restoration represents an opportunity to tackle the twin global emergencies of climate breakdown and biodiversity decline. Nonetheless, restoration success relies on a sound understanding of recovery trajectories associated with different restoration techniques. Focusing on temperate/boreal Sphagnum ‐dominated peatlands, we used a quantitative meta‐analysis of 28 studies representing 275 sites in 11 countries to test for effects of peatland status (intact, restored, and degraded), varying restoration interventions and time since restoration on vegetation as a key indicator of peatland condition and functioning. Enhanced restoration (such as active revegetation) resulted in recovery to predisturbance levels within 30–35 years for Sphagnum mosses, and 20–25 years for many other peatland specialist species, and was the only restoration approach where positive outcomes were seen across all vegetation response variables. The use of standard restoration techniques, such as rewetting, was projected to result in cover of Sphagnum mosses and peatland specialist plants reaching that of intact sites within 45–55 years post‐restoration. Passive restoration (cessation of the degrading activity with no active restoration) generally elicited limited recovery of keystone peatland vegetation ( Sphagnum spp.) even after multiple decades. A lack of standardization in monitoring severely constrains the analysis of peatland restoration outcomes. Increased funding for monitoring and reporting outcomes, and improved monitoring consistency, could greatly enhance our understanding of peatland restoration ecology and improve practice.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».