Long-term effects of herbivory on tree growth are not consistent with browsing preferences
Notice bibliographique
Résumé
Herbivores affect plants via direct consumption, but also indirectly via changes in the vegetation. These indirect effects may only manifest after decades of exposure and, as a result, their impact is rarely accounted for. To better understand the direct and indirect impacts of a large herbivore, moose ( Alces alces), on forests, we measured tree growth in areas that were both subjected to and excluded from herbivory for over 80 years. Growth data were gathered from five tree species, ranging from low to high palatability. We found that at small sizes, Betula papyrifera, a preferred species, benefited from herbivore exclusion. However, larger individuals grew more when exposed to herbivory, a response we attribute to lower competition in heavily browsed conditions. Populus tremuloides, a highly preferred tree, did not show any differences between levels of herbivory. Abies balsamea, a preferred winter browsed, was only marginally affected by browsing at smaller sizes. The two non-preferred species, Picea glauca and Picea mariana, did not show differential growth between herbivory levels. We conclude that herbivores can impact forests through both direct and indirect effects, that these effects are size specific, and that effects vary among species in ways not always predicted by consumption patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».