Microclimate engineers: how lichen cover impacts soil temperature, moisture, and nutrient availability on mine tailings
Notice bibliographique
Résumé
Iron mining is an important economic activity in the North American Canadian Shield but has caused large‐scale disturbance and physical upheaval of boreal ecosystems. Lichens grow abundantly on abandoned iron ore mine tailings as early successional taxa, yet their role in the successional processes of these post‐industrial landscapes is not fully understood. Accounting for the impacts of nonvascular vegetation such as lichens is a key but often overlooked area for improving restoration outcomes. We investigated how lichens could facilitate natural revegetation on mine tailings through three potential mechanisms: amelioration of soil temperature, soil moisture, and nutrient availability. Through experiments in the field and in the greenhouse, we studied how lichens modify the microenvironment for saplings of Pinus banksiana Lamb. (jack pine) and Populus balsamifera L. (balsam poplar) on mine tailings. Lichens significantly increased the water content of the mine tailings and kept soil temperature cooler than exposed tailings. They were also found to intercept nitrogen deposition, specifically of nitrate. Lichens play a critical role as microclimate engineers in this ecosystem and its succession after intensive mining.
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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 ».