Goose herbivory effects on early-stage litter decomposition in coastal Alaskan wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Herbivores create large differences in litter decomposition rates, but identifying how they do this can be difficult because they simultaneously influence both biotic and abiotic factors. In the Yukon-Kuskokwim (Y-K) River Delta in western Alaska, geese are dominant herbivores in wet-sedge meadows, where they create ‘grazing lawns’ that have nutrient-rich litter and an open habitat structure. To understand how geese affect decomposition, we tested the effects of litter quality and habitat type on litter decomposition over one year. Methods We performed a litter bag study in which we collected two litter types representing grazed and ungrazed vegetation conditions (high quality litter similar to grazed litter, and lower quality senesced, ungrazed litter), then incubated them in ‘grazing lawn’ and ungrazed meadows. Litter mass loss, carbon, nitrogen, cellulose and lignin content were measured after 3, 6, 9, and 52 weeks. We also monitored abiotic conditions (i.e., soil temperature, UV radiation, throughfall, and soil moisture content) in each habitat type. Results High-quality litter (lower lignin:N ratios) lost more mass than low-quality ungrazed litter over the whole study. However, at different times during the decomposition process, lower quality litter decomposed faster in grazed habitat, whereas higher quality litter decomposed faster in ungrazed habitat. This occurred despite abiotic conditions in grazed habitat that generally promote faster decomposition. Conclusion Results suggest that herbivore-induced increases in litter quality increase decomposition rates, and that the accumulation of the low-quality litter in ungrazed habitats is partly due to slow decomposition rates. While herbivores influence habitat conditions, the effects of habitat on decomposition differed across litter qualities, which suggests that other variables, such as differing microbial communities, play a role in decomposition processes. Graphical abstract
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».