Urban scavenging: vertebrates display greater sensitivity to land-cover and garden vegetation cover than invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scavenging removes carrion or littered food waste from the environment, promoting nutrient cycling, and reducing waste management costs. These ecosystem services are important in urban environments, where high human population densities result in increased littered food waste. It is unclear how the magnitude of scavenging across urban-rural gradients is influenced by agent, land-cover type, and patch size. We investigated scavenging provision by vertebrates and invertebrates across a gradient of urbanisation, based on impervious surface cover, in woodlands and gardens in Liverpool, UK. The percentage dry weight loss of bait after 48 h, deployed within vertebrate exclusion cages or exposed to vertebrates and invertebrates, was used to quantify scavenging provision. General linear mixed effects models were used to assess the relative contributions of vertebrates and invertebrates across an urban-rural gradient, variation in scavenging between woodlands and gardens, and the effects of semi-natural vegetation cover on scavenging in gardens. We consider patch size as a preliminary assessment of how fragmentation influences scavenging. Vertebrates contributed substantially more to scavenging than invertebrates across the urbanisation gradient. Vertebrate scavenging was greater in woodlands than gardens, while invertebrate scavenging remained consistent. Scavenging increased with patch size in gardens, but not woodlands. Vertebrate scavenging increased with patch size and garden semi-natural vegetation cover. Urban woodlands and gardens make important contributions to scavenging-mediated ecosystem services. There is a need to increase the cover of semi-natural vegetation in gardens to increase their contributions, and protect and expand woodlands, especially in areas with a high demand for scavenging-mediated ecosystem services.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,010 |
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 ».