Riparian plant species offer a range of organic resources to stream invertebrate communities through varied leaf breakdown rates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Riparian plants provide an important source of energy for freshwater food webs through inputs of leaf litter. Planting riparian buffers with mixed species could enhance the detrital resource supply for invertebrates through varied leaf breakdown rates. To quantify leaf breakdown rates and invertebrate colonisation, we used leaves from eleven grass, shrub and tree species common along agricultural waterways in New Zealand. Breakdown of leaves immersed in a spring‐fed stream differed significantly among species, being fastest for pasture grass ( k = 0.0458 day −1 ) followed by broadleaf, pittosporum, willow, toetoe, poplar, gorse, Carex , eucalyptus, flax, and slowest for cabbage tree leaves ( k = 0.0099 day −1 ). Invertebrate community composition did not differ between leaf species, but consumers were extremely abundant on some leaves (e.g. 51–83 Potamopyrgus snails g −1 pasture grass), indicating coarse detrital resources were in high demand for food or habitat. These breakdown rates could inform selection of riparian plant combinations that will enhance food availability for stream communities, especially continuity of supply, thereby contributing to waterway restoration.
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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 | 0,001 | 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 ».