Can Exclusion of Feral Ecosystem Engineers Improve Coastal Floodplain Resilience to Climate Change? Insight from a Case Study in North East Arnhem Land, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change can interact with local drivers, such as ecosystem engineers, to exacerbate changes in ecosystem structure and function, with socio-ecological consequences. For regions of Indigenous interest, there may also be cultural consequences if species and areas affected are culturally significant. Here we describe a participatory approach between the Indigenous (Yolngu) Yirralka Rangers and non-Indigenous researchers that explored the interaction between sea level rise and feral ungulate ecosystem engineers on culturally significant floodplains in the Laynhapuy Indigenous Protected Area (IPA), northern Australia. A feral ungulate exclusion fence array (12 fenced and 12 unfenced plots) was stratified by elevation/salinity to disentangle the effects of salinity and ungulates on floodplain soil and vegetation. We found that exclusion of feral ungulates improved ground cover vegetation, which, according to our literature-derived ecosystem process model, may enhance soil trapping and reduce evapotranspiration to provide the antecedent conditions needed to improve floodplain resilience to sea level rise. The mid-zone of the supratidal floodplain study site was suggested as the region where the benefits of fencing were most pronounced after two years and ground cover species diversity was highest. Ongoing monitoring is required to investigate whether removal of feral ungulates can increase resilience against sea level rise and recruitment of eco-culturally significant Melaleuca species. An interview with a key Yolngu Traditional Owner of the study site demonstrated the importance and effectiveness of the partnership. Yolngu land owners and rangers were active co-researchers and will decide if, when and how to integrate results into feral ungulate management and climate adaptation responses, highlighting the importance of industry-university partnerships in maximising biocultural conservation outcomes.
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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 | 0,000 | 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 ».