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Enregistrement W4210296106 · doi:10.1002/ecy.3649

Ecological consequences of large herbivore exclusion in an <scp>A</scp>frican savanna: 12 years of data from the <scp>UHURU</scp> experiment

2022· article· en· W4210296106 sur OpenAlexfundno aff
Jesse M. Alston, Courtney G. Reed, Leo M. Khasoha, Bianca R. P. Brown, Gilbert Busienei, Nathaniel Carlson, Tyler C. Coverdale, Megan Dudenhoeffer, Marissa A. Dyck, John Ekeno, Abdikadir A. Hassan, Rhianna R. Hohbein, Rhiannon P. Jakopak, Buas Kimiti, Samson Kurukura, Peter Lokeny, Allison M. Louthan, Simon Musila, Paul M. Musili, Tosca Tindall, Sarah Weiner, Tyler R. Kartzinel, Todd M. Palmer, Robert M. Pringle, Jacob R. Goheen

Notice bibliographique

RevueEcology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute at Brown for Environment and Society, Brown UniversityUniversity of British ColumbiaBundesministerium für Bildung und ForschungNational Science Foundation of Sri LankaGarden Club of AmericaNature ConservancyUniversity of WyomingSächsisches Staatsministerium für Wissenschaft und KunstUniversity of FloridaNational Geographic Society
Mots-clésHerbivoreEcologyUngulateEcosystemContext (archaeology)ExclosureDefaunationCompetitive exclusionCumulative effectsBiologyCompetition (biology)GeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverse communities of large mammalian herbivores (LMH), once widespread, are now rare. LMH exert strong direct and indirect effects on community structure and ecosystem functions, and measuring these effects is important for testing ecological theory and for understanding past, current, and future environmental change. This in turn requires long-term experimental manipulations, owing to the slow and often nonlinear responses of populations and assemblages to LMH removal. Moreover, the effects of particular species or body-size classes within diverse LMH guilds are difficult to pinpoint, and the magnitude and even direction of these effects often depends on environmental context. Since 2008, we have maintained the Ungulate Herbivory Under Rainfall Uncertainty (UHURU) experiment, a series of size-selective LMH exclosures replicated across a rainfall/productivity gradient in a semiarid Kenyan savanna. The goals of the UHURU experiment are to measure the effects of removing successively smaller size classes of LMH (mimicking the process of size-biased extirpation) and to establish how these effects are shaped by spatial and temporal variation in rainfall. The UHURU experiment comprises three LMH-exclusion treatments and an unfenced control, applied to nine randomized blocks of contiguous 1-ha plots (n = 36). The fenced treatments are MEGA (exclusion of megaherbivores, elephant and giraffe), MESO (exclusion of herbivores ≥40 kg), and TOTAL (exclusion of herbivores ≥5 kg). Each block is replicated three times at three sites across the 20-km rainfall gradient, which has fluctuated over the course of the experiment. The first 5 years of data were published previously (Ecological Archives E095-064) and have been used in numerous studies. Since that publication, we have (1) continued to collect data following the original protocols, (2) improved the taxonomic resolution and accuracy of plant and small-mammal identifications, and (3) begun collecting several new data sets. Here, we present updated and extended raw data from the first 12 years of the UHURU experiment (2008-2019). Data include daily rainfall data throughout the experiment; annual surveys of understory plant communities; annual censuses of woody-plant communities; annual measurements of individually tagged woody plants; monthly monitoring of flowering and fruiting phenology; every-other-month small-mammal mark-recapture data; and quarterly large-mammal dung surveys. There are no copyright restrictions; notification of when and how data are used is appreciated and users of UHURU data should cite this data paper when using the data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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