Floating vegetation mats in Braddock Bay Wildlife Management Area, Lake Ontario: A multidecadal perspective1
Notice bibliographique
Résumé
In New York's Great Lakes coastal wetlands, particularly in barrier-protected and riverine systems along Lake Ontario, floating mats of emergent vegetation are common. The Braddock Bay Wildlife Management Area (WMA) includes four of these wetlands—Braddock Bay, Cranberry Pond, Long Pond, and Buck Pond—that have been affected by the hybrid cattail (Typha × glauca). Restoration efforts have focused on increasing habitat heterogeneity and reducing erosion, particularly through a barrier beach reconstruction in Braddock Bay and cattail mat excavation at all four wetlands. Our objectives were to (a) document changes in floating mats within Braddock Bay WMA using aerial and satellite imagery and (b) characterize mat vegetation and distance from the mat surface to mineral substrate (depth to mineral substrate) through recent monitoring surveys. We reviewed aerial and satellite imagery from 1930 to 2023 and quadrat vegetation survey data from 2018 to 2022 in Braddock Bay and Cranberry Pond. We also analyzed depth to mineral substrate in response to lake-level fluctuations. Floating mats persist in all four Braddock Bay WMA wetlands but show variations in vegetation composition and extent. Braddock Bay is primarily dominated by Typha × glauca, whereas Cranberry Pond contains fen communities with rare and state-threatened species. Median depth to mineral substrate steadily decreased across the wetlands since 2020 as Lake Ontario water levels declined from 2019. Our findings highlight the resilience and ecological importance of floating mats in coastal wetlands but also underscore the threats posed by invasive species, altered hydrology, and human disturbance. This study contributes a baseline understanding of floating mat dynamics, which will inform ongoing management, monitoring, and modeling efforts within the Great Lakes.
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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 | 0,001 | 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 ».