MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005743619 · doi:10.3375/043.029.0209

Forty-Seven Year Changes in Vegetation at the Apostle Islands: Effects of Deer on the Forest Understory

2009· article· en· W2005743619 sur OpenAlexaboutno aff
Erika Mudrak, Sarah E. Johnson, Donald M. Waller

Notice bibliographique

RevueNatural Areas Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdocoileusUnderstoryEcologyHerbivoreForbBiologyHabitatExclosureGeographyCanopyGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White-tailed deer (Odocoileus virginianus Zimmerman) have been labeled a keystone herbivore in forests of the midwestern United States, particularly as deer have increased over the past century due to forest fragmentation, reduction of natural predators, reduced hunting, and mild winters. Deer browsing in the Apostle Islands National Lakeshore has had a pronounced effect on formerly large continuous patches of reproductive Canada yew (Taxus canadensis Marshall). In order to compare understory plant communities in 2005 to those at sites sampled in 1958, we resurveyed 32 forest sites on islands that remained free of deer throughout this period, on islands that retained deer, and on islands that gained or lost deer. Multivariate analyses reveal that deer have strong effects on the type of change in the forest understory. Plant communities on sites with long-term deer pressure are becoming increasingly different from those on sites that have never had deer. Four new understory species were detected at these sites, two other species increased by more than 20%, while eight decreased by more than 20%. While grasses and sedges were favored on sites that maintained or gained deer, perennial forbs declined conspicuously on these sites. The recovery of understories on islands where deer were removed suggests that such actions can effectively restore suitable habitat conditions for certain species sensitive to deer herbivory.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNatural Areas JournalMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207