The aquatic plant communities of the Pilbara region of Western Australia: a region of arid zone wetland diversity
Notice bibliographique
Résumé
Context Decision making in conservation depends on robust biodiversity data. Well-designed systematic and rigorous surveys provide consistent and taxonomically broad datasets needed for conservation planning. This is important in areas such as the Pilbara of Western Australia with extensive mining and pastoralism. The collection of biodiversity data for aquatic plants represents a major contribution to assist in conservation planning and management of the region’s wetlands and rivers. Aims We documented the diversity and major patterns in the aquatic flora of Pilbara wetlands and rivers, to provide data to inform conservation planning and manage impacts of major land uses such as mining and pastoralism. Methods We undertook a systematic quadrat-based survey of the aquatic flora of 98 Pilbara wetlands and rivers. The full range of wetland types was sampled. Composition of charophytes and vascular aquatic plant communities were analysed against wetland permanence and water body type. Key results A diverse aquatic flora with several novel taxa was discovered. Charophytes were a major component of the aquatic flora. Floristic composition was strongly related to wetland type and water permanence with permanent sites showing higher richness. Less permanent sites captured a distinct component of the Pilbara aquatic flora. Conclusions The aquatic flora of the Pilbara represents a significant component of the region’s biodiversity. Patterning was concordant with previous studies of the riparian plant communities and aquatic invertebrates of the region providing synergies in reserve system design and management efforts. Implications High quality spatial biodiversity data particularly for poorly surveyed regions or biotic groups can provide major insights critical for effective conservation planning and management.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».