A cosmic view of ‘tundra gardens’: satellite imagery provides a landscape-scale perspective of Arctic fox ecosystem engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal ecology has benefitted greatly from advancements in remote sensing technology and data availability in recent decades. Most animal ecology studies using remote sensing data have focused on assessing how environmental characteristics shape animal abundance, distribution, or behavior. But the growing availability of high-resolution remote sensing data offers new opportunities to study how animals, in turn, shape ecosystems. We use high-spatiotemporal resolution Sentinel-2 satellite imagery to evaluate the effects of Arctic fox ( Vulpes lagopus ) denning activity on vegetation. Arctic fox dens are characterized with unique vegetation relative to the surrounding area, presumably due to decades of nutrient accumulation and bioturbation. We use an imagery-derived metric (NDVI) to compare maximum plant productivity and plant phenology patterns on Arctic fox dens vs. reference sites, i.e., points generated within areas of preferred denning habitat as predicted from a habitat selection analysis. We show that high-resolution satellite imagery can be used effectively to quantify the effects of Arctic fox denning activity on vegetation. Plant productivity and the rate of green up were both greater on fox dens compared to reference sites. Productivity on these preferred-habitat (reference) sites was lower than average productivity on the tundra (i.e., random sites), indicating that foxes primarily establish dens in low-productivity areas. Our findings support previous studies that proposed Arctic foxes function as ecosystem engineers in low Arctic ecosystems by converting sites of low productivity into sites of high productivity through their denning activity. Plant productivity was unrelated to recent den occupancy patterns, indicating fox denning activity has long-term legacy effects on plants that last well beyond the lifetime of foxes. We add to the growing body of literature that recognizes predators can be drivers of landscape heterogeneity and influence ecosystem dynamics through patch-scale pathways, such as by concentrating nutrients into localized areas. Our study demonstrates the efficacy of using remote sensing technologies to advance our understanding of the functional roles that predators specifically, and animals generally, occupy in ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».