Quantifying carbon stocks and functional diversity of roadside ecosystems – A case study in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to evaluate the capacity for carbon storage of ecosystems located on areas bordering paved or travelled roads, using the southern part of Quebec (Canada) as a case study. About 59 roadsides covering a variety of visually contrasting vegetation assemblages (from herbaceous covers to forest stands) and soil conditions were inventoried to quantify the carbon stocks of above- and belowground pools, including living and dead biomass and soils. The functional diversity and identity of overstory and understory vegetation were analyzed to explore their links with carbon storage. The highest total ecosystem carbon content was observed in sites dominated by trees and shrubs, with an average of 282.16 Mg ha¯¹. Functional diversity mediated by functional dispersion (FDIS) of both overstory and understory vegetation was a significant predictor of aboveground carbon stocks on roadsides. FDIS of overstory vegetation (trees and shrubs) and functional richness (FRIC) of understory vegetation were also significant predictors of the total carbon storage of ecosystems. In contrast, we found a negative relationship between overstory functional identity mediated by community-weighted means of leaf nitrogen content (CWM-N) and total ecosystem carbon storage (including aboveground and soil). Our results suggest that roadside ecosystems can be important carbon sinks, and species with varied functional traits could promote carbon storage in these sites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».