Less is more: vegetation changes coincide with white‐tailed deer suppression over thirty years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although ecological impacts of overabundant white‐tailed deer ( Odocoileus virginianus ) are well documented in eastern North America, few studies have evaluated the long‐term effects of adaptive deer population suppression after a period of overabundance. We examined vegetation community changes over a period of 30 years (1992–2021) on the Long Point Peninsula, Ontario, Canada following a >85% reduction of a previously overabundant white‐tailed deer population. We documented a significant increase in species diversity and shifts in the species composition of understory plants and woody vegetation. We then evaluated several hypotheses to explain these patterns. Our results provide support for the all‐you‐can‐browse hypothesis, in which the abundance of woody stems above the browse layer did not increase within the first 3 years of sampling but, consistent within an expected period of recruitment, increased by >1,500% from 1995–2021. We also found support for both the lawn maintenance hypothesis, with a significant decline in the proportional abundance of non‐preferred species relative to preferred species, and for the seed bank hypothesis, with native species accounting for nearly 80% of new species observed over the sampling period. We conclude that the effective, long‐term management and continued suppression of an previously overabundant white‐tailed deer population can lead to increased vegetation community heterogeneity and diversity, which is likely one of the most important steps for the regeneration of woody stems and native vegetation communities.
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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 | 0,000 | 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 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 ».