Moose directly slow plant regeneration but have limited indirect effects on soil stoichiometry and litter decomposition rates in disturbed maritime boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Summary Foraging decisions by herbivores are modulated by physiological demands for nutrients and these decisions can influence the biomass, abundance and dynamics of plant species with consequences on key ecosystem processes, such as nutrient cycling and decomposition. Some studies have found that large browser populations can reduce the abundance of nutrient‐rich preferred species, promoting the dominance of nutrient‐poor non‐preferred species. This can have indirect effects on soil nutrient concentrations, soil microbe community composition and above‐ground invertebrates and birds that depend on nutrient‐rich plant species. However, very little research has compared the impact of biotic and abiotic features on nutrient cycling and decomposition in areas of high moose density. We performed a field study to test the generality of moose effects on forest ecosystems observed in iconic study systems such as Isle Royale. Specifically, we used 10 paired moose exclosure and control plots to test the effects of moose on plant community characteristics, litter fall quantity, soil properties and litter decomposition rates in regenerating disturbed forests in Newfoundland, Canada. We found evidence that moose reduce plant height and plant litter biomass, thereby affecting the quantity of carbon, nitrogen and phosphorus available in litter fall with potential indirect effects on soil pH and soil depth. However, we found no evidence that the direct effects of moose lead to indirect effects on soil quality, soil moisture and litter decomposition rates. Disturbance regime and site explained a large portion of the variance in plant community characteristics, litter fall quantity, soil properties and litter decomposition. Our results suggest that while introduced moose in Newfoundland have measurable direct influence on plant regeneration and litter fall biomass, other factors such as disturbance history and climate may be more important predictors of landscape‐scale variation in soil quality and litter decomposition rates. Our study suggests a need for further development of theory to predict the relative contribution of biotic vs. abiotic effects on nutrient cycling in forest ecosystems. A lay summary is available for this article.
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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 ».