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Enregistrement W2153109000 · doi:10.1139/x2012-013

Do changes in soil properties after rooting by wild boars (<i>Sus scrofa</i>) affect understory vegetation in Swiss hardwood forests?

2012· article· en· W2153109000 sur OpenAlexvenueno aff
Sven Wirthner, Martin Schütz, Deborah S. Page‐Dumroese, Matt D. Busse, James W. Kirchner, Anita C. Risch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryWild boarVegetation (pathology)Biomass (ecology)HabitatHardwoodEcosystemBiologyAgronomyPlant coverEnvironmental scienceForest ecologyEcologyForestryGeographyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovering from small fragmented populations, wild boars ( Sus scrofa L.) have considerably increased their numbers and their habitat range in many European countries during the past two decades. Although several studies have focused on the impact of wild boar rooting on selected vegetation properties, little is known about effects on entire forest ecosystems. The main goal of our study was to assess how rooting by boars alters soil and vegetation properties. We measured soil chemical and biological properties (C and N concentrations, N availability, and microbial biomass C) as well as several vegetation characteristics (total plant cover, plant species diversity, and number and height of saplings) on paired rooted and non-rooted plots in six hardwood forests in Switzerland. We found that rooting by wild boars led to significant increases in mineral soil C and N concentrations and microbial biomass C, which could lead to improved growth conditions for plants. However, total plant cover and sapling counts were reduced on rooted plots, possibly due to mechanical disturbance or due to reduced plant available N (measured as supply rate in contrast with the observed increase in total stocks of mineral soil N). In view of these results, simple characterizations of wild boar rooting as beneficial or detrimental to forest ecosystems should be handled with care.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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