Ecosystem structure and function of afrotropical streams with contrasting land use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land use changes can strongly influence stream ecosystems, yet these effects remain poorly documented in many hotspots of deforestation such as tropical Africa. The few studies conducted in this region have mostly focused on structural aspects of stream integrity; sparse data are available for key ecosystem processes such as ecosystem metabolism and litter decomposition. To address this knowledge gap, we measured multiple ecosystem functions in rainforest and nearby agricultural (farm) streams located in an afrotropical deforestation hotspot. In two farm and forest stream pairs, we quantified the standing stock biomass of basal resources and invertebrate functional feeding groups, measured rates of litter decomposition (microbial and shredder‐mediated) and modelled invertebrate secondary production. We also calculated whole‐stream metabolic parameters over multiple weeks. To test the regional generality of our results, we then reanalysed a published dataset and assessed the functional composition of invertebrate communities from many local streams. We found that farm streams had greater algal standing stocks, gross primary production ( GPP ) and production‐to‐respiration ratios than forest streams, although they remained strongly heterotrophic with relatively low GPP values. Agricultural land use also led to the almost complete extirpation of invertebrate shredders, resulting in much slower litter decomposition rates at farm than forest sites despite comparable rates of microbial decomposition. Finally, farm streams had lower invertebrate biomass despite abundant basal resources, leading to a 41%–66% reduction in estimated invertebrate production. We speculate that the functional response of our streams to agricultural land use (i.e., a modest increase in GPP but large declines in invertebrate production and shredder‐mediated litter decomposition rates) could be common across the afrotropics due to low fertiliser usage in this region and/or features of the local fauna. Although our study focuses a small number of streams, the large effect sizes that we report suggest that afrotropical streams could be strongly affected by rapid land use changes in the region, highlighting the need for additional research, monitoring, and conservation efforts in this poorly studied area of the world that is under increasing human pressures.
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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) | 0,002 | 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 ».