Deer and invasive plants in suburban forests: assessing variation in deer pressure and herbivory
Notice bibliographique
Résumé
Fragmented suburban forests of the northeastern US are challenged by abundant white-tailed deer and nonindigenous plant invasions. Deer browsing/grazing pressure varies among sites, potentially affecting herbivory on nonindigenous plants and their invasion success. We aimed to identify a useful deer pressure indicator for suburban forests and then use it to relate deer pressure to grazing on and abundance of two herbaceous invaders, Microstegum vimineum and Alliaria petiolata. We compared three indicators: fecal pellet accumulation rate, deer browse on indigenous woody plants, and indigenous shrub layer cover. The pellet method produced estimates generally far below the region’s known deer density. Browse rates and shrub layer cover were negatively correlated, and correlations of the three indicators with evidence of deer pressure from a subsequent 6.5-year exclosure experiment supported shrub layer cover as the better choice. Using that measure in 10 forests, we detected a weak pattern of more grazed stands under greater deer pressure, but few plants per stand were grazed; any negative influence of deer on these species was limited to individuals, without population effects. Alliaria petiolata abundance was unrelated to deer pressure, but M. vimineum abundance was greater in forests with more deer pressure, suggesting facilitation of its invasion.
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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) | 0,000 | 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 ».