Testing for synergistic effects of natural and anthropogenic disturbance on ecological communities at a landscape scale
Notice bibliographique
Résumé
Context: Anthropogenic and natural disturbances may interact synergistically, magnifying their individual effects on biodiversity. However, few studies have measured responses of ecological communities to multiple stressors at landscape scales. Objectives: We use a long-term dataset to test for synergistic effects of anthropogenic and natural disturbance on plant community diversity and composition in a large protected area. Methods: We quantified changes in plant communities over two decades in 98 plots in Waterton Lakes National Park, Canada. Fifty-three plots burned in a wildfire in the interim. We modeled the effects of wildfire, proximity to trails or roads, and their interaction on changes in species richness, community composition, relative abundance of disturbance-associated species, and colonization by exotic species. Results: Interactions between wildfire and proximity to roads and trails affected all metrics except species richness. Only one interaction was synergistic: the relative abundance of disturbance-associated species following wildfire was magnified closer to recreational corridors. The other community metrics showed unexpected patterns. For example, plots with no exotic species in the baseline survey that burned in the wildfire were more likely to gain exotic species than unburned plots only when they were distant from recreational corridors. Conclusions: Our study demonstrates interactive effects of natural and anthropogenic disturbance at landscape scales within a protected area. Plant community response to wildfire was influenced by proximity to recreational corridors, sometimes in surprising ways. As the frequency and severity of anthropogenic and natural disturbances both continue to rise, documenting the prevalence and magnitude of interactions between them is key to predicting long-term effects and designing mitigation strategies. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-024-01844-w.
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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 ».