Reindeer carcasses modulate vegetation composition and greenness in High-Arctic tundra
Notice bibliographique
Résumé
Vertebrate carrion is an integral part of foodwebs in ecosystems and can impact biodiversity at the local as well as the landscape scale. However, very little knowledge currently exists about the ecological role of carrion in the Arctic ecosystems. We conducted a ground survey on the cover of five plant functional groups at paired reindeer carcass and control sites and analysed the relationship between cover and carcass presence in the Arctic tundra of Svalbard. Vegetation indices from Red–Green–Blue (RGB) imagery captured by drones complemented this, assessing plant productivity in terms of “spectral greening” and modelling the relationship between vegetation index values and carcass distance. We show that graminoids capitalised most from carcass presence, whereas bryophytes and lichen showed decreases in cover. Woody plant and forb covers were not significantly impacted by carcass presence. The Red Green Blue Vegetation Index decreased locally at fresh carcasses (i.e., <1 year old) but showed an increase at more established carcass sites (i.e., >1 year). We show that carcasses have differential impacts on the plant functional groups of Svalbard's tundra and induce a local “green-up” through secondary succession within 2 m of the carcass. Given their non-random distribution, carcasses may contribute to vegetation heterogeneity at landscape scales. This is relevant for understanding how climate change-induced reindeer mortalities will impact tundra plant community composition in the future.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».