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Enregistrement W2295424791 · doi:10.1139/cjfr-2015-0301

Long-term aspen dynamics, trophic cascades, and climate in northern Yellowstone National Park

2016· article· en· W2295424791 sur OpenAlexvenueno aff
Robert L. Beschta, Luke E. Painter, Taal Levi, William J. Ripple

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceUniversity of Wyoming
Mots-clésUngulateExclosureTrophic levelEcologyHerbivoreTrophic cascadeNational parkPredationBiomass (ecology)BiologyForestryPredatorGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report long-term patterns of quaking aspen (Populus tremuloides Michx.) recruitment for five ungulate exclosures in the northern ungulate winter range of Yellowstone National Park. Aspen recruitment was low (<3 aspen·ha−1·year−1) in the mid-1900s prior to exclosure construction due to herbivory by Rocky Mountain elk (Cervus elaphus Linnaeus, 1758) but increased more than 60-fold within 25 years after exclosure construction despite a drying climatic trend since 1940. Results support the hypothesis that long-term aspen decline in Yellowstone’s northern range during the latter half of the 20th century was caused by high levels of ungulate herbivory and not a drying climate. Gray wolves (Canis lupus Linnaeus, 1758) were reintroduced during 1995–1996. For the period 1995–2012, we summarized annual predator–prey ratios, ungulate biomass, and drought severity. The average density of young aspen increased from 4350 aspen·ha−1 in 1997–1998 to 8960 aspen·ha−1 in 2012; during the same time period, those >1 m in height increased over 30-fold (from 105 to 3194 aspen·ha−1). Increased heights of young aspen occurred primarily from 2007 to 2012, a period with relatively high predator–prey ratios, declining elk numbers, and decreasing browsing rates. Consistent with a re-established trophic cascade, aspen stands in Yellowstone’s northern range have increasingly begun to recover.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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