A theory for context‐dependent effects of mammalian trampling on ecosystem nitrogen cycling
Notice bibliographique
Résumé
Large mammalian herbivores substantially impact ecosystem functioning. As their populations are dramatically altered globally, disentangling their consumptive and non-consumptive effects is critical to advance mechanistic understanding and improve prediction of effects over ecosystem and Earth-system spatial extents. Mathematical models have played an important role in clarifying potential mechanisms of herbivore zoogeochemistry, based mostly on their consumptive effects as primary consumers and recyclers of organic and inorganic matter via defecation and urination. Trampling is a ubiquitous effect among walking vertebrates, but the consequences and potential mechanisms of trampling in diverse environments remain poorly understood. We derive a novel mathematical model of large mammalian herbivore effects on ecosystem nitrogen cycling, focusing on how trampling and environmental context impact soil processes. We model herbivore trampling with a linear positive or negative additive effect on soil-mediated nitrogen cycling processes. Combining analytical and numerical analyses, we find trampling by large mammalian herbivores is likely to decrease nitrogen mineralisation rate across diverse environments, such as temperate grassland and boreal forest. These effects are mediated by multiple potential mechanisms, including trampling-induced changes to detritivore biomass and functioning (e.g. rate of organic matter consumption). We also uncover scenarios where trampling can increase nitrogen mineralisation rate, contingent on the environment-specific relative sensitivity of detritivore mineral-nitrogen release and detritivore mortality, to trampling. In contrast to some consumptive mechanisms, our results suggest the pace of soil nitrogen cycling prior to trampling has little influence over the direction of the trampling net effect on nitrogen mineralisation, but that net effects may be greater in slow-cycling systems (e.g. boreal forests) than in fast-cycling systems (e.g. grasslands). Our model clarifies the potential consequences of previously overlooked mechanisms of zoogeochemistry that are common to all terrestrial biomes. Our results provide empirically testable predictions to guide future progress in empirical and theoretical studies of herbivore effects in diverse environmental contexts. Resolving ecological contingencies around animal consumptive and non-consumptive effects will improve whole-ecosystem management efforts such as restoration and rewilding.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».