The impact of feral camels (Camelus dromedarius) on woody vegetation in arid Australia
Notice bibliographique
Résumé
Data on the extent of feral camel damage on trees and shrubs in inland Australia are scarce, and there is currently no universally accepted theoretical framework for predicting the impact of a novel large mammal browser on arid vegetation. In other (mainly mesic) grassy systems, large mammal browsers can strongly suppress woody biomass across landscapes by limiting the transition of saplings to adulthood and by significantly thinning adult tree canopies. The recent Australian Feral Camel Management Project provided an opportunity to assess the impacts of camel browsing on woody vegetation in inland Australia. We examined browsing intensity and severity (stunting and canopy loss) in 22 species of woody plants in camel-affected regions across inland Australia prior to camel removal operations. The severity of plant damage increased with camel density as both trees and shrub growth were strongly suppressed where camel densities exceeded 0.25 km–2. In most tree and shrub species tested, camel browsing significantly stunted plants, suggesting that camel browsing has long-term impacts on plant populations. Browsing also reduced canopy volume in several species, including the structurally important Acacia aneura F.Muell. ex Benth. Thus, in this dryland ecosystem, camels can curtail the regeneration and growth of woody species enough to threaten ecosystem health. To avoid adverse impacts on woody plant populations, camel densities should be maintained at 0.25 camels km–2 or less over as much of inland Australia as possible.
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 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 ».