Long‐term declines in nutritional quality of tropical leaves
Notice bibliographique
Résumé
Global change is affecting plant and animal populations and many of the changes are likely subtle and difficult to detect. Based on greenhouse experiments, changes in temperature and rainfall, along with elevated CO2, are expected to impact the nutritional quality of leaves. Here, we show a decline in the quality of tree leaves 15 and 30 years after two previous studies in an undisturbed area of tropical forest in Kibale National Park, Uganda. After 30 years in a sample of multiple individuals of ten tree species, the mature leaves of all but one species increased in fiber concentrations, with a mean increase of 10%; tagged individuals of one species increased 13% in fiber. After 15 years, in eight tree species the fiber of young leaves increased 15%, and protein decreased 6%. Like many folivores, Kibale colobus monkeys select leaves with a high protein-to-fiber ratio, so for these folivores declining leaf quality could have a major impact. Comparisons among African and Asian forests show a strong correlation between colobine biomass and the protein-to-fiber ratio of the mature leaves from common tree species. Although this model, predicts a 31% decline in monkey abundance for Kibale, we have not yet seen these declines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».