Testing for Bottom—up Effects in an Overbrowsed Boreal Landscape
Notice bibliographique
Résumé
On Anticosti Island (Quebec, Canada), overbrowsing by white‐tailed deer Odocoileus virginianus has substantially modified plant communities and reduced the recruitment of balsam fir Abies balsamea seedlings over most of the territory. An exception to this phenomenon has been observed in localised patches occurring on a single geological deposit named Chicotte, where the natural recruitment of balsam fir is occurring even in the presence of a large white‐tailed deer population. We hypothesized that edaphic properties within the Chicotte deposit could result in lower forage quality, which in turn could reduce browsing pressure and allow fir regeneration to occur (i.e. bottom—up effects). To test this hypothesis, we measured soil properties and foliage chemistry of four forage species (balsam fir, white spruce Picea glauca , Canada mayflower Maianthemum canadense and Canada bunchberry Cornus canadensis ) collected on each of three geological deposits on Anticosti Island: Chicotte, Becscie and Jupiter (the latter two considered as controls). Contrary to expectation, results from principal component analysis suggested that Chicotte was the most fertile, whereas Becsie was the least fertile, of the three deposits. Furthermore, balsam fir foliage chemistry did not respond to geological deposit. Conversely, Mantel et Procrustes tests revealed a significant correlation between soil properties and forage quality for white spruce, consistent with the carbon—nutrient balance hypothesis. Univariate tests confirmed that neutral detergent fiber concentrations in white spruce were higher on the Becscie than on the Chicotte deposit. Likewise, in vitro true digestibility of both white spruce and Canada bunchberry foliage were lower on the Becscie than on the Chicotte deposit. Although we failed to demonstrate why balsam fir recruitment occurs on the Chicotte deposit, our data demonstrate that edaphic properties may affect the quality of some forage types, which potentially affect foraging patterns in overbrowsed boreal landscapes.
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 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) | 0,000 | 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 ».