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Enregistrement W7011256928

Lichen it: Optimizing post-fire caribou lichen transplantation and assessment

2025· article· en· W7011256928 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLichenWoodland caribouBorealTaigaTransplantationBiological dispersal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caribou lichen species are common in mid- to late-seral boreal forests, serving as an important winter diet staple for boreal woodland caribou. However, as climate change causes boreal wildfires to increase in size, severity, and frequency, available tracts of mature forest are decreasing, diminishing the extent of mature caribou lichen stands. Caribou lichens reproduce vegetatively, so bigger and more severe fires could exacerbate their dispersal limitations, potentially extending the timeline for caribou lichen stand recovery beyond 80 years. Trials have shown that “transplanting” caribou lichen fragments into disturbed areas can lead to the establishment of caribou lichen mats; as such, caribou lichen transplantation (CLT) could accelerate the recovery of caribou lichen stands by compensating for their dispersal limitations. However, much remains ambiguous about the ideal transplantation locations in burned forests, as well as the best way to assess whether CLT has been successful. In my thesis, I evaluated the health and retention of caribou lichen fragments two years post-transplantation at 50 burned plots in the Dehcho region of Northwest Territories, Canada. My thesis had three objectives: 1) to identify the macro- and microenvironmental factors influencing CLT success, including the stand and fire history, the abiotic environment, resource competition, and interspecies associations; 2) to determine if three commonly used CLT success measures (fragment retention, chlorophyll fluorescence, and vigour) respond similarly to environmental conditions, and 3) to develop an accessible dichotomous key that resource management practitioners can use to identify optimal CLT locations in burns. My results showed that CLT is more successful in sunny, dry, and conifer-dominated burns and in burned peat bogs. They also point to vegetative species that were indicative of CLT success, such as Vaccinium vitis-ideae and Rhododendron groenlandicum. My results also showed that fragment retention, chlorophyll fluorescence, and vigour – three common measures of CLT success – were not strongly correlated, indicating that these methods capture different aspects of success and should not be used interchangeably. My results will help CLT practitioners identify optimal CLT locations in burns and to assess the outcomes effectively, improving CLT efficiency and offering new possibilities for boreal woodland caribou conservation efforts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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