Edge effects of linear disturbances on plant functional traits in boreal fens of northern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Global resource development has resulted in numerous disturbances that have a myriad of consequences on peatlands. We examined edge effects from one such disturbance, seismic lines, on plant species percent cover and select functional traits in Alberta, Canada. We tested various hypotheses that seismic lines and their edge effects influence percent cover and functional traits for eight dominant fen plant species: Larix laricina, Picea mariana, Betula glandulosa , Salix pedicellaris, Andromeda polifolia, Menyanthes trifoliata, Carex aquatilis , and Sphagnum warnstorfii . We analyzed species percent cover, plant height, leaf dry matter content, and tissue nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K), and carbon (C) content on the seismic lines and at various distances from the seismic line edge. Our findings suggest plant stress resilience to environmental variation through functional trait expression. This was most evident on species percent cover; P. mariana, M. trifoliata, C. aquatilis, and S. warnstorfii showed significant and unique responses across measured distances, with generally decreased plant cover on seismic lines. Plant height was significantly different across measured distances for B. glandulosa and C. aquatilis . Generally, tissue N, P, K, and C increased on the seismic line, consistent with a lasting release of nutrients during and following the disturbance. Connecting plant species abundance to functional traits provided insight into why recovery is lacking on seismic lines, even close to 30 years after the initial disturbance. We show that functional trait variation signals a pathway of plant stress resilience to disturbance that must be considered in ongoing forest management practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».