The ghosts of ecosystem engineers: Legacy effects of biogenic modifications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem engineers strongly influence the communities in which they live by modifying habitats and altering resource availability. These biogenic changes can persist beyond the presence of the engineer, and such modifications are known as ecosystem engineering legacy effects. Although many authors recognize ecosystem engineering legacies, and some case studies quantify the effects of legacies, few general frameworks describe their causes and consequences across species or ecosystem types. Here, we synthesize evidence for ecosystem engineering legacies and describe how consideration of key traits of engineers improves understanding of which engineers are likely to leave persistent biogenic modifications. Our review demonstrates that engineering legacies are ubiquitous, with substantial effects on individuals, communities and ecosystem processes. Attributes that may promote the persistence of influential legacies relate to an engineer's traits, including its body size, life span and living strategy (individual, conspecific group or collection of multiple co‐occurring species). Additional lines of inquiry, such as how the recipients respond (e.g. density or richness) or the mechanism of engineering (e.g. burrowing or structure building), should be included in future ecosystem engineering legacy research. Understanding patterns of these persistent effects of ecosystem engineers and evaluating the consequences of losing them is an important area of research needed for understanding long‐term ecological responses to global change and biodiversity loss. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».