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Enregistrement W4415779111 · doi:10.19189/map.2018.omb.358

Sphagnum mosses cultivated in outdoor nurseries yield efficient plant material for peatland restoration

2017· article· en· W4415779111 sur OpenAlexafffund
Sandrine Hugron, Line Rochefort

Notice bibliographique

RevueMires and Peat · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Sphagnum Peat Moss Association
Mots-clésSphagnumPeatMossVascular plantPlant communityVegetation (pathology)Restoration ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sphagnum mosses are often reintroduced for peatland restoration or needed for the initiation of cultivation basins for Sphagnum farming. Finding Sphagnum dominated peatland where plant collection is permitted can be challenging and hampers peatland restoration in some regions. Theoretically, starting from small initial collections in natural areas, Sphagnum could be multiplied at Sphagnum cultivation sites and then be used as donor plant material for restoration. However, it is uncertain whether cultivated Sphagnum possesses the same regeneration capacity as moss fragments originating from natural peatlands. In this study we compared the establishment of Sphagnum mosses and peatland plant diversity on experimental plots that were revegetated with cultivated Sphagnum and Sphagnum originating from natural peatland. We found that reintroducing cultivated Sphagnum carpets of thickness > 5 cm and carpets collected from natural peatlands resulted in the same Sphagnum establishment. The cover of vascular plants and the diversity of peatland plants were similar in plots restored using cultivated Sphagnum and plots that were revegetated with plant material collected from natural peatland. If the cultivated plant material is to be used for restoration purposes, the donor site for initiating the Sphagnum cultivation site should contain a high peatland plant diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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