Beaver Damming Alters Sedge Phenology Through Water Table and Temperature Feedbacks in a Rocky Mountain Peatland
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Beaver dams substantially reshape peatland hydrology, yet their influence on plant phenology, a key driver of ecosystem carbon dynamics, remains poorly understood. We used UAV‐based RGB imagery to quantify seasonal changes in greenness (GCC) of sedge ( Carex spp.) across three hydrological treatments in a Canadian Rocky Mountain peatland: flooded beaver pond, drained beaver pond and unimpacted fen. Repeat imagery captured from May to September 2023 revealed that beaver damming, whether current or legacy, significantly altered sedge phenology. Phenology in the flooded beaver pond followed a similar trajectory as the unimpacted fen but delayed green‐up by 2.5 weeks. Interestingly, the drained beaver pond exhibited the earliest green‐up, beginning 12 days earlier and reached a 12% higher peak greenness while having a similar length of season as the unimpacted fen, likely due to warmer peat and later‐season water stress. The flooded beaver pond maintained a high, stable water table which delayed senescence and extended the growing season by 6 weeks. These hydrological legacies created a patchwork of phenological responses across the peatland. Our findings highlight how beaver engineering via manipulation of water table elevation controls plant phenology, with potential indirect downstream effects on carbon cycling and forage availability in montane peatlands.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».