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Enregistrement W4390695894 · doi:10.3390/f15010143

First-Year Mortality of Four Early-Successional Species on Severely Degraded Sites in Eastern Canada as Influenced by a Factorial of Site Preparation Treatments

2024· article· en· W4390695894 sur OpenAlexafffundabout
Dominic Galea, John E. Major

Notice bibliographique

RevueForests · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésAlderBiologyEcologyMarshWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barren, severely disturbed sites lacking soil, such as mine sites and waste deposit sites, present severe challenges to ecological service restoration because of high temperatures, solar radiation, and wind speeds; extreme temperature changes; and low soil moisture and nutrient availability. An ecological restoration experiment using three site preparation treatments was conducted. Straw (S), Meri-Crusher (MC), and coarse woody debris (CWD) were assessed in a site, no site preparation 2 × 2 × 2 factorial, including a control treatment, on sites barren for 25 years. In addition, four early-successional species: white birch (WB, Betula papyrifera Marsh), gray birch (GB, Betula populifolia Marsh), green alder (GA, Alnus viridis Vill. ssp. crispa Ait) and speckled alder (SA, Alnus incana L. ssp. rugosa Du Roi), were examined for mortality. Mortality was measured after three time periods, summer-related 2021, winter-related, and frost heave mortality (spring 2022). Summer-related mortality was predominantly influenced by S treatments (reduced mortality) and their interactions. Straw’s ability to retain moisture strongly suggests it mitigated summer-related drought mortality. S interactions were not rank changes but magnitude effects. The species × straw interaction showed that SA had the greatest magnitude difference, with 25% and 3.6% summer-related mortality for NS and S treatments, respectively. SA, a hydrophilic species, accounted for nearly half the total summer-related mortality, and there were strong species effects and species interactions. The full combination of site preparation treatments had the lowest summer-related mortality, at 1%. Winter-related mortality only affected 1.9% of the total sample size, and there were no species effects or interactions, but contrary to other results, S was the leading cause of mortality due to fungal presence found on expired seedlings. For frost heave mortality, it was clear that the S treatment was effective, with 1.2% and 20.7% overall mortality for S and NS, respectively. MC alone had the greatest negative effect, with 46.9% frost heave mortality; however, when interacting with S or CWD, the mortality decreased substantially. Frost heave had no species interactions and only a species effect, with SA having the greatest mortality. Over the first full year, MC alone and control had the greatest mortality, with 60% and 38%, respectively, after one year. Overall, one-year mortality showed S reduced mortality by 27% and CWD by 19%, while MC increased mortality by approximately 4%. When treatments were combined in any way, mortality dropped significantly, showing an additive effect, with the three-combination treatment resulting in the lowest one-year mortality, of only 3.1%. Straw provided the strongest effect, both as an effective barrier to moisture evaporation, providing up to 10% more soil moisture under dry conditions and provided an effective thermal barrier that substantially reduced the frost heave mortality. Even early-successional species such as WB, GB, GA, and SA need site preparation treatments to establish and survive the first year on long-term barren lands.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,838

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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