Habitat‐contingent responses to disturbance: impacts of cattle grazing on ant communities vary with habitat complexity
Notice bibliographique
Résumé
Predicting community responses to disturbance is a major challenge for both ecology and ecosystem management. A particularly challenging issue is that the same type and intensity of disturbance can have different impacts in different habitats. We investigate how habitat contingency influences ant community responses to disturbance in arid Australia, testing the hypothesis that disturbance has a greater impact in more complex habitats. We also assess the effectiveness of a highly simplified ant assessment protocol that considers larger species only. We sampled ants at 46 sites from two habitats (Chandler, low chenopod shrubland; and mulga, low woodland) with contrasting complexity, using distance from water as a surrogate for variation in grazing intensity. We assessed variation in habitat structural variables (basal area of perennial grass, and cover of herbs, litter, and bare ground) and ant communities in relation to habitat and distance from water, first using data from the entire ant community and then for larger ants (>4 mm body length) only. Site species richness was almost twice as high in mulga, the more structurally complex habitat, than in Chandler, and ant communities in mulga showed far more variation in relation to distance from water. Litter cover was the key environmental variable associated with the interaction between grazing and habitat: it increased with increasing distance from water in mulga and was virtually absent from Chandler. Analysis of only larger species revealed the same patterns of variation in ant abundance, species richness and composition in relation to habitat and grazing as shown by entire ant communities. Our findings support the hypothesis that disturbance impacts on faunal communities increase with increasing habitat complexity. An appreciation of such habitat contingency is important for a predictive understanding and therefore effective management of disturbances such as rangeland grazing. Our findings also show that simplified assessment can provide robust information on the responses of highly diverse ant communities to disturbance, which enhances their feasibility for use as bio-indicators in land management.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».