Dangerous life at the edge: Implications of seed predation for roadside revegetation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question Anthropogenic edges caused by transport infrastructure such as dirt roads and trails (also known as Soft Linear Developments; SLD) are pervasive in almost every terrestrial ecosystem. Revegetating these edges may reduce some of their negative effects, such as their permeability to biological invasions and detrimental effects on wildlife, potentially becoming suitable habitat for a broad range of species. Selecting species with low post‐dispersal seed predation rates may improve the effectiveness of revegetation programmes. Location Mediterranean scrublands in SW Spain. Methods We made offerings of a total of 16,000 seeds of eight species of fleshy‐fruit shrubs both along SLD edges and scrubland interiors in two independent blocks in each of three distant locations. Using four types of selective enclosure, we assessed the relative contribution of three seed predator guilds (ants, rodents and birds) to seed predation rates both along SLD edges and scrubland interiors. Results The effects of anthropogenic edges on seed predation rates were species‐specific. The large and hard‐seeded species Chamaerops humilis was not predated at all. Juniperus phoenicea and Corema album seeds had higher predation rates in scrubland interiors than in edges. The small‐seeded Rubus ulmifolius experienced relatively low seed predation rates compared to the other species. Predation rates for this species were higher along SLD edges than in scrubland interiors. Ants were the main seed predators in the area, and showed marked preferences for J. macrocarpa and C. album seeds at both SLD edges and scrubland interiors. Conclusions Our results show the strong context‐dependency of seed predation rates in both SLD edges and scrubland interiors, and thus the importance of well spatially and temporally replicated studies. Species with large and hard seeds may be good candidates for roadside revegetation programmes. However, the relative suitability of plant species would depend on the seed predator community. Our findings confirm that studies on seed predation may help planning cost‐effective species selection for edge revegetation efforts worldwide.
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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) | 0,003 | 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 ».