Foraging geese, vegetation loss and soil degradation in an Arctic salt marsh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The North American mid‐continent population of Lesser snow geese ( Chen caerulescens caerulescens L.) has increased by ca. 7% per year, largely as a result of geese feeding on agricultural crops in winter and on migration. We describe the long‐term effects of increasing numbers of geese at an arctic breeding ground (La Pérouse Bay, Manitoba) on intertidal salt‐marsh vegetation. Between 1985 and 1999 goose grubbing caused considerable loss of graminoid vegetation along transects in intertidal marshes. Loss of vegetation led to bare sediment with a plant cover of less than 2%. Changes in vegetation could not be described by simple linear, geometric or exponential functions; most losses occurred between 1988 and 1990 and losses were staggered in time between individual transects, some of which had all vegetation removed. Between 1979 and 1999 the standing crop in July in remaining intact heavily‐grazed swards of Puccinellia phry‐ganodes and Carex subspathacea fell from 40–60 g m ‐2 to 20–30 g m ‐2 . Intense grazing on remaining patches of sward has restricted growth of these clonal forage plants and hypersalinity of bare sediments has precluded re‐establishment of vegetation. Between 1989 and 1993 numbers of faecal droppings in grazed plots reached maximum values of 15–22 droppings m ‐2 wk ‐1 . Since then peak values have remained at less than 13 droppings m ‐2 wk ‐1 . The loss of vegetation and changes in soil conditions have resulted in the establishment of an alternative stable state (hypersaline bare sediment).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».