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Enregistrement W2969702143 · doi:10.1002/ecs2.2850

Geese mediate vegetation state changes with parallel effects on N cycling that leave nutritional legacies for offspring

2019· article· en· W2969702143 sur OpenAlexaboutno aff
Roger W. Ruess, Jack W. McFarland, Brian T. Person, James S. Sedinger

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Polar ProgramsNational Science Foundation
Mots-clésGrazingLawnVegetation (pathology)EcologyCyclingBiologyBiomass (ecology)AgronomySoil waterEnvironmental scienceAnimal scienceGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Along the coastal fringe of the Yukon–Kuskokwim River Delta in southwestern Alaska, geese maintain grazing lawns dominated by a rhizomatous sedge that, when ungrazed, transitions to a taller, less palatable growth form that is taxonomically described as a different species. Nutrients recycled in goose feces, in conjunction with grazing, are critical to the rapid, nutritious growth of grazing lawns, and selective foraging on lawns has positive life‐history consequences for goslings. To examine whether bidirectional vegetation shifts were accompanied by parallel changes in N cycling, we studied how 15N‐urea and 13C15N‐glycine were processed through soils and plants of native and recently reverted vegetation states. Biomass and plant 15N uptake from plots reverted to the tall growth form using exclosures and from those shifted to grazing lawns by experimental clipping and then goose grazing were identical to their native counterparts. Total recovery of 15N within the tall vegetation types was significantly greater than within grazing lawns, although when expressed on a per‐gram biomass basis, percentage of 15N recovery was significantly higher in grazing lawns compared with the tall vegetation state. Patterns of 13C enrichment in CO2 soil efflux showed rapid use of 13C‐glycine as a respiratory substrate within the first hour following injection, with both the timing and magnitude of efflux occurring at similar time points for all four vegetation types. However, higher soil respiration rates and a shorter half‐life for 13C‐glycine in soils from tall meadows resulted in a greater proportional loss of 13CO2 compared with grazing lawns. Despite daily‐to‐weekly tidal inundation, all of 15N from labeled substrates could be accounted for within 1 m of the injection grid from soils of both states after 30 d, with significant levels of 15N in soils and vegetation after one year. Geese have remarkably high fidelity to brood‐rearing areas, returning as adults to the same grazing lawns where they were raised as goslings. Our data suggest that the role fecal‐derived nutrients play in the positive feedback loop between geese and their food resources can provide a long‐term legacy that spans generations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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