Red foxes enhance long‐term tree growth near the Arctic treeline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent climate warming is expected to increase tree growth and productivity, substantially altering ecological function and boundaries in northern ecosystems. Although climate largely determines the range and growth of trees in any biome, variations in microsite conditions can influence growth on a finer scale. Red foxes ( Vulpes vulpes ) are found in most terrestrial ecosystems and are considered ecosystem engineers through their denning activities. Added soil nutrients from prey remains, feces, and urine could benefit tree growth on dens in subarctic regions by alleviating soil nutrient limitations. We examined growth in white spruce ( Picea glauca ) trees growing on eight red fox dens and paired control sites at the Arctic treeline. Radial growth was 55% higher for trees on dens than on control sites between 1897 and 2017, despite similarities in tree ages and densities. This enhanced growth was more pronounced in younger trees, consistent with the decrease in growth with age among all trees. By promoting tree growth near the treeline, red foxes may act as hotspots for tree reproduction. Although the impacts on tree growth largely depend on the spatial distribution of dens, predators can create distinct microhabitats across the landscape, leading to increased vegetation productivity, persisting over many decades.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».