Deer slow down litter decomposition by reducing litter quality in a temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Litter decomposition is a key process that allows the recycling of nutrients within ecosystems. In temperate forests, the role of large herbivores in litter decomposition remains a subject of debate. To address this question, we used two litterbag experiments in a quasiexperimental situation resulting from the introduction of Sitka black-tailed deer Odocoileus hemionus sitkensis on forested islands of Haida Gwaii (Canada). We investigated the two main pathways by which deer could modify litter decomposition: change in litter quality and modification of decomposer communities. We found that deer presence significantly reduced litter mass loss after 1 yr, mainly through a reduction in litter quality. This mass loss reflected a 30 and 28% lower loss of carbon (C) and nitrogen (N), respectively. The presence of deer also reduced the ability of decomposers to break down carbon, but not nitrogen. Indeed, litter placed on an island with deer lost 5% less carbon after 1 yr of decomposition than did litter decomposing on an island without deer. This loss in ability to decompose litter in the presence of deer was outweighed by the differences in mass loss associated with the effect of deer on litter quality. Additional effects of feces deposition by deer on the decomposition process were also significant but minor. These results suggest that the effects dramatic continental-scale increases in deer populations may have on broad-scale patterns of C and N cycling deserve closer attention.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».