Ecosystem‐wide responses to fire and large mammal herbivores in an African savanna
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fire and large mammal herbivores (LMH) are the principal top‐down forces maintaining savanna structure. Nonetheless, experiments designed to investigate interactions between fire and LMH are rare in savannas, and relationships between environmental variation and biodiversity in the context of fire and LMH are poorly understood. This study addresses these gaps by manipulating the presence of LMH and early and late dry season fires in a tropical African savanna. In addition, this work simultaneously explores environmental variables including soil and foliar quality, vegetation cover, and nearby water sources to more holistically describe factors affecting savanna functioning and biodiversity. After 1 year of experimental treatments, changes in vegetation were already apparent. Shrub abundance and richness and grass richness were higher in the absence of LMH, while grass biomass increased three‐fold in burned plots as compared to unburned plots. Foliar nutrients tended to increase in open plots, while phenolics decreased. Amphibian abundance decreased with early burns and was higher with LMH. In contrast, small mammal abundance and richness increased without LMH and with time since fire. Richness and foraging of LMH were highest after late burns. These results demonstrate ecosystem‐wide effects of LMH, illustrating the importance of considering multiple taxa when designing fire management programs. For example, burning negatively affected amphibians and small mammals and changed vegetation at the same time it increased LMH foraging. In the long‐term, this experiment will shed light on interacting effects of fire and LMH on savanna biodiversity and function. Abstract in Portuguese is available with the online material.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».