Assisting seed dispersers to restore oldfields: An individual‐based model of the interactions among badgers, foxes and Iberian pear trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing land abandonment in many areas of the world presents an opportunity for ecosystem recovery, which is often driven by seed dispersal by vertebrate frugivores. However, we are far from understanding the most effective way of using common management actions (i.e. planting fruiting trees) to stimulate animal seed dispersal and thus the restoration of human‐altered abandoned habitats. To investigate how to stimulate animal seed dispersal, we combined long‐term field data with individual‐based, spatially explicit simulation models. We used our approach to assess the effectiveness of contrasting Iberian pear Pyrus bourgaeana planting strategies in enhancing restoration of abandoned lands through seed dispersal by red foxes Vulpes vulpes and Eurasian badgers Meles meles in the Doñana World Biosphere Reserve (South West Spain). Our simulation results indicate that planting trees in an aggregated fashion is less efficient in terms of seed arrival than planting them regularly or randomly. For aggregated planted trees, the increase in the area of the oldfield that received seeds was only 7%–9% compared to the baseline scenario of no intervention, whereas for regularly distributed planted trees the increment was up to 40%. Doubling the number of planted P. bourgaeana trees appeared cost‐effective for regular and random tree distributions, but not for the aggregated one. For example, while doubling the number of trees planted regularly leads up to 12% increase in the number of seeds arriving into the oldfield, no increment on the number of arrived seeds was detected when trees were planted aggregately. Synthesis and applications . Choosing the spatial distribution and density of planted trees in abandoned lands depends on a number of ecological and socio‐economical factors. Given our results, the strong seed dispersal limitation of the target tree population and that our study site was fully protected for conservation, planting Pyrus bourgaeana trees regularly appeared to be the most efficient strategy to enhance seed arrival into the target oldfield. Combining long‐term field data with individual‐based, spatially explicit simulation models have the potential to guide local restoration efforts in diverse human‐altered habitats and thus bridge the existing gap between basic and applied research on animal seed dispersal.
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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 ».