The role of field margins in microclimatic temperature buffering of temperate Canadian landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Field margins in agricultural landscapes exhibit considerable structural variation, ranging from herbaceous strips to shrubby borders and tree-rich hedgerows, which can influence microclimatic conditions and wildlife habitat quality. Despite their ecological importance, the microclimatic properties of these diverse field margins remain poorly characterized. By generating fine-scale thermal heterogeneity, field margins may act as microrefugia, buffering organisms against temperature extremes and supporting climate adaptation. We investigated how local vegetation structure and landscape context influence microclimatic variation in a temperate Canadian agricultural landscape. From June to September 2018, we deployed 180 temperature data sensors across 30 fields in 20 1-km2 landscapes in eastern Ontario, Canada, recording conditions in both field margins and adjacent crop fields. We quantified daily maximum and minimum temperature offsets between margins and fields, compared these to regional weather station data, and assessed the sensitivity of measurements to solar radiation shielding. Linear mixed-effects models showed that tree-rich margins strongly reduced maximum temperatures and elevated minimum temperatures, while herbaceous and shrubby margins resulted in limited thermal buffering. Margin width and landscape-level natural vegetation cover had no detectable effects. Local microclimate measurements were consistently more extreme than regional weather data, highlighting the importance of fine-scale monitoring. Although radiation shielding reduced the magnitude of temperature offsets, the overall direction of effects remained consistent. Our findings underscore the ecological value of conserving and expanding treed field margins, which can provide microrefugia and enhance wildlife resilience under climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».