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Lead Scien*sts: Tracy Gartner and Carolyn Thomas Anna - PowerPoint PPT Presentation

Lead Scien*sts: Tracy Gartner and Carolyn Thomas Anna Aguilera Simmons College, MA Frank Kuserk Moravian College, PA Laurie Anderson


  1. Lead ¡Scien*sts: ¡Tracy ¡Gartner ¡and ¡Carolyn ¡Thomas ¡

  2. Anna ¡Aguilera ¡– ¡Simmons ¡College, ¡MA ¡ Frank ¡Kuserk ¡– ¡Moravian ¡College, ¡PA ¡ — — Laurie ¡Anderson ¡– ¡Ohio ¡Wesleyan ¡University, ¡OH ¡ Kelly ¡Lyons ¡– ¡Trinity ¡University, ¡TX ¡ — — Kevin ¡Barry ¡– ¡West ¡Virginia ¡State ¡University, ¡WV ¡ Jose-­‑Luis ¡Machado ¡– ¡Swarthmore ¡College, ¡PA ¡ — — Kim ¡Bjorgo-­‑Thorne ¡– ¡West ¡Virginia ¡University, ¡WV ¡ Carol ¡Mankiewicz ¡– ¡Beloit ¡College, ¡WI ¡ — — Rick ¡Boyce ¡– ¡Northern ¡Kentucky ¡University, ¡KY ¡ Jamie ¡March ¡– ¡Washington ¡& ¡Jefferson ¡College, ¡PA ¡ ¡ — — Kristen ¡Cecala ¡– ¡Sewanee ¡University, ¡TN ¡ Carolyn ¡Thomas ¡-­‑ ¡Ferrum ¡College, ¡VA ¡ — — Jerald ¡Dosch ¡– ¡Macalester ¡College, ¡MN ¡ ¡ Fernando ¡Nieto ¡– ¡SUNY ¡College ¡at ¡Old ¡Westbury, ¡NY ¡ — — Greg ¡Eaton ¡– ¡Lynchburg ¡College, ¡VA ¡ Bob ¡Pohlad ¡-­‑ ¡Ferrum ¡College, ¡VA ¡ — — Tracy ¡Gartner ¡-­‑ ¡Carthage ¡College, ¡WI ¡ Rachel ¡Schultz ¡-­‑ ¡SUNY ¡PlaWsburgh, ¡NY ¡ — — Kevin ¡Geedey ¡-­‑ ¡Augustana ¡College, ¡IL ¡ Kathy ¡Shea ¡– ¡St. ¡Olaf ¡College, ¡MN ¡ — — Dan ¡Hornbach ¡– ¡Macalester ¡College, ¡MN ¡ Craig ¡Zimmerman ¡– ¡Rogers ¡State ¡University, ¡OK ¡ — — Karen ¡Kuers ¡– ¡Sewanee ¡University, ¡TN ¡ —

  3. — Woody ¡invasive ¡species ¡influence ¡many ¡ecosystem ¡ func*ons ¡ — [N] ¡and ¡decay ¡rates ¡o_en ¡higher ¡(Ehrenfeld ¡2010) ¡ — Impacts ¡may ¡vary ¡with ¡species ¡and ¡rela*ve ¡abundance ¡ — Terrestrial ¡and ¡Aqua*c ¡Decomposi*on ¡methods ¡vary ¡

  4. — Are ¡decay ¡rates ¡of ¡invasive ¡species ¡faster ¡than ¡na*ve ¡ species ¡across ¡a ¡range ¡of ¡environments? ¡ — Does ¡increasing ¡rela*ve ¡abundance ¡of ¡the ¡invasive ¡ have ¡a ¡linear ¡impact ¡on ¡decomposi*on ¡rates? ¡ ¡ — Can ¡integra*ve ¡protocols ¡for ¡aqua*c ¡and ¡terrestrial ¡ decomposi*on ¡studies ¡be ¡conducted ¡successfully ¡as ¡ part ¡of ¡an ¡undergraduate ¡curriculum? ¡

  5. Leaves ¡collected ¡from ¡locally ¡relevant ¡ woody ¡invasive ¡and ¡a ¡morphologically ¡& ¡ func*onally ¡similar ¡na*ve ¡species ¡ Invasive ¡ Ex. ¡Na-ve ¡Pairing ¡ Buckthorn ¡ Black ¡Cherry, ¡Gray ¡Dogwood ¡ Honeysuckle ¡ Spice ¡Bush ¡ Privet ¡ Texas ¡Mountain ¡Laurel ¡ Buckthorn ¡ Dogwood ¡ Tree ¡of ¡Heaven ¡ Smooth ¡Sumac ¡ Norway ¡Maple ¡ Sugar ¡Maple, ¡Red ¡Maple ¡ Tree ¡of ¡Heaven ¡ Sumac ¡ Honeysuckle ¡ Spicebush ¡

  6. • 20 ¡cm 2 ¡custom ¡nylon ¡bags ¡ ¡ • BoWom: ¡1/16” ¡mesh ¡ • Top: ¡1/4” ¡mesh ¡ • 50-­‑100 ¡treatment ¡bags/site ¡ • 15 ¡travel ¡bags ¡

  7. LiWerbags ¡filled ¡with ¡varying ¡ra*os ¡of ¡two ¡liWer ¡types ¡ ¡ Na*ve ¡ ¡ ¡ ¡ Invasive ¡ ¡ ¡ ¡5 ¡treatments ¡ X ¡5 ¡reps/harvest ¡ ¡ X ¡2 ¡harvests ¡ ¡ ¡ ¡ 50 ¡bags/habitat ¡ T1 ¡ T2 ¡ T3 ¡ T4 ¡ T5 ¡

  8. 2012-­‑13 ¡ 2013-­‑14 ¡ 2014-­‑15 ¡

  9. %"Mass"Remaining"" Percent"Invasive"in"Mix"

  10. 2012-­‑13 ¡data ¡ (excerpt) ¡

  11. 2013-­‑14 ¡data ¡ (excerpt) ¡ Li7er$mass$remaining$a<er$3>4$months$$ in$aqua/c$li7erbags$ Mass$Remaining$(%$of$ini/al)$ 100" 80" Ferrum"120d"TOH" 60" Augustana"124d"TOH" 40" Macalester"89d"Buckthorn" 20" St"Olaf"109d"Buckthorn" 0" SUNY"130d"Buckthorn" 0" 20" 40" 60" 80" 100" 120" Percent$of$invasive$li7er$in$the$mixture$

  12. %"Mass"Remaining" Predicted( Nonaddi-ve( Percent"Invasive"

  13. 2013-­‑14 ¡data ¡ (excerpt) ¡ Li7er$mass$remaining$a<er$3>4$months$$ in$aqua/c$li7erbags$ Mass$Remaining$(%$of$ini/al)$ 100" 80" Ferrum"120d"TOH" Augustana"124d"TOH" 60" Macalester"89d"Buckthorn" 40" 20" 0" 0" 20" 40" 60" 80" 100" 120" Percent$of$invasive$li7er$in$the$mixture$

  14. — Decomposi*on ¡Data ¡from ¡~1/3 ¡of ¡the ¡par*cipants ¡ — Very ¡preliminary ¡data ¡synthesis ¡ — Ini*al ¡C:N ¡concentra*ons ¡ — Site ¡informa*on ¡ ¡ — loca*on ¡(MAT/MAP) ¡ — soil ¡characteris*cs ¡ — dominant ¡vegeta*on ¡

  15. — Your ¡decomposi*on ¡data! ¡ — Processing ¡centers ¡for ¡AFDM ¡and ¡C/N ¡ — Data ¡analysis ¡and ¡wri*ng ¡teams ¡ — Curriculum ¡used ¡with ¡DATIS ¡ — Assessment ¡data ¡ — Curriculum ¡and ¡assessment ¡team ¡

  16. — Determine ¡nutrient ¡analysis ¡and ¡AFDM ¡plan ¡and ¡*meline ¡ — Wri*ng ¡team ¡ — outline ¡paper ¡and ¡assign ¡tasks ¡ — Data ¡analysis ¡team ¡ — develop ¡data ¡analysis ¡plan, ¡assign ¡tasks ¡

  17. — Assemble ¡curriculum ¡ ¡and ¡assessment ¡team ¡ — Evaluate ¡assessment ¡and ¡curriculum ¡pieces ¡ — Decide ¡whether ¡we ¡have ¡enough ¡for ¡educa*onal ¡piece ¡ — Develop ¡wri*ng ¡plan ¡

  18. — Tracy ¡B. ¡Gartner, ¡Carthage ¡College ¡ tgartner@carthage.edu ¡ — Carolyn ¡L. ¡Thomas, ¡Ferrum ¡College ¡ cthomas@ferrum.edu ¡ — www.erenweb/da*s ¡ Kristen ¡Verdoorn, ¡Carthage ¡‘16 ¡ ¡

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