Emerging priorities in terrestrial herbivory research in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Herbivores are an integral part of Arctic terrestrial ecosystems, driving ecosystem functioning and sustaining local livelihoods. In the context of accelerated climate warming and land use changes, understanding how herbivores contribute to the resilience of Arctic socio-ecological systems is essential to guide sound decision-making and mitigation strategies. While research on Arctic herbivory has a long tradition, recent literature syntheses highlight important geographical, taxonomic, and environmental knowledge gaps on the impacts of herbivores across the region. At the same time, climate change and limited resources impose an urgent need to prioritize research and management efforts. We conducted a horizon scan within the Arctic herbivory research community to identify emerging scientific and management priorities for the next decade. From 288 responses received from 85 participants in two online surveys and an in-person workshop, we identified 8 scientific and 8 management priorities centred on (a) understanding and integrating fundamental ecological processes across multiple scales from individual herbivore–plant interactions up to regional and decadal scale vegetation and animal population effects; (b) evaluating climate change feedbacks; and (c) developing new research methods. Our analysis provides a strategic framework for broad, inclusive, interdisciplinary collaborations to optimise terrestrial herbivory research and sustainable management practices in a rapidly changing Arctic.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».