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Enregistrement W4403003863 · doi:10.1002/ecm.1624

Herbivore regulation of savanna vegetation: Structural complexity, diversity, and the complexity–diversity relationship

2024· article· en· W4403003863 sur OpenAlexfundno aff
Tyler C. Coverdale, Peter B. Boucher, Jenia Singh, Todd M. Palmer, Jacob R. Goheen, Robert M. Pringle, Andrew B. Davies

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyCenter for African StudiesHigh Meadows Environmental Institute, Princeton UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Commission for Science, Technology and InnovationGovernment of the Republic of KenyaPrinceton UniversityDivision of Integrative Organismal SystemsHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésHerbivoreEcologyDiversity (politics)Vegetation (pathology)Structural complexityGeographyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large mammalian herbivores exert strong top‐down control on plants, which in turn influence most ecological processes. Accordingly, the decline, displacement, or extinction of wild large herbivores in African savannas is expected to alter the physical structure of vegetation, the diversity of plant communities, and downstream ecosystem functions. However, herbivore impacts on vegetation comprise both direct and indirect effects and often depend on herbivore body size and plant type. Understanding how herbivores affect savanna vegetation requires disaggregating the effects of different herbivores and the responses of different plants, as well as accounting for both the structural complexity and composition of plant assemblages. We combined high‐resolution Light Detection and Ranging (LiDAR) with field measurements from size‐selective herbivore exclosures in Kenya to determine how herbivores affect the diversity and physical structure of vegetation, how these impacts vary with body size and plant type, and whether there are predictable associations between plant diversity and structural complexity. Herbivores generally reduced the diversity and abundance of both overstory and understory plants, though the magnitude of these impacts varied substantially as a function of body size and plant type: only megaherbivores (elephants and giraffes) affected tree cover, whereas medium‐ and small‐bodied herbivores had stronger effects on herbaceous diversity and abundance. We also found evidence that herbivores altered the strength and direction of interactions between trees and herbaceous plants, with signatures of facilitation in the presence of herbivores and of competition in their absence. While megaherbivores uniquely affected tree structure, medium‐ and small‐bodied species had stronger (and complementary) effects on metrics of herbaceous vegetation structure. Plant structural responses to herbivore exclusion were species‐specific: of five dominant tree species, just three exhibited significant individual morphological variation across exclosure treatments, and the size class of herbivores responsible for these effects varied across species. Irrespective of exclosure treatment, more species‐rich plant communities were more structurally complex. We conclude that the diversity and architecture of savanna vegetation depend on consumptive and nonconsumptive plant–herbivore interactions; the roles of herbivore diversity, body size, and plant traits in mediating those interactions; and a positive feedback between plant diversity and structural complexity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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