An experimental test of lignocellulosic fabrics for potential use in artificial habitat construction in deserts.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has profound effects on drylands, where vegetation like shrubs provide microclimatic refugia for animals. However, prolonged drought and higher temperatures are reducing the resilience of vegetation. Artificial habitat constructions, such as shelters, may function similarly to shrubs in providing climatic refuge. Natural fabrics, including lignocellulosic fabrics, have gained popularity in conservation due to their biodegradability, lightweight, and strength. In this study, we tested the effects of natural fabric canopies on key desert microclimatic variables, including temperature, relative humidity (RH), and light intensity/radiation to select the best-suited fabric for microclimatic amelioration of resident fauna in future field experiments. We used 0.45m2 microsites of burlap, canvas, and nursery fabrics angled to the ground at three repetitions per fabric and paired them with data loggers for 30 days to record near-surface air temperature, RH, and radiation. We compared uncovered and similarly illuminated 0.45m2 areas to serve as the control. We saw that the control was consistently the warmest microsite, while burlap and cotton canvas were the coolest. However, burlap offered a lower amplitude of temperature variation compared to cotton canvas. The lowest mean radiation was experienced under burlap and it functioned similarly to cotton canvas when controlling light regimes. We found that nursery fabric showed the highest humidity levels with the lowest variation, while cotton canvas had the lowest humidity and the highest variation. Yet, the high variation in temperature for nursery fabrics suggests it is not ideal for deployment in the field for sheltering resident fauna. Natural fabrics for small shelters could support conservation and management, as they can be deployed, are ecologically friendly, and serve as a stop-gap solution for early restoration efforts in sites while vegetation is re-established post-disturbance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».