Of all shapes and sizes: a theoretical framework for animal‐mediated terrestrial heterogeneity across scales
Notice bibliographique
Résumé
Animals redistribute elements throughout their lives by depositing wastes and carcasses. Growing evidence shows that these zoogeochemical processes enhance landscape diversity and heterogeneity worldwide. We provide a descriptive framework for understanding how direct animal depositions (i.e. fecal matter, urine, carcasses, and other body materials) contribute to element heterogeneity across scales, with particular focus on how a species' contributions differ relative to one another. In this framework, we identify mean body mass and population density as the main predictors of element heterogeneity. Secondary predictors, including population strategy, overabundance, habitat preference, elemental composition and predation, are nested within and influenced by body size and density. We then demonstrate how animals can play unique roles within communities, leading to multiscale patterns of elemental heterogeneity within an ecosystem. In doing so, we highlight the importance of studying zoogeochemistry through both an ecosystem ecology and community ecology lens. We illustrate our framework using three spatial scales of animal communities (100 cm2, 100 m2, 100 km2) within an eastern temperate forest, considering both individual species traits and their community interactions at each scale. The community heterogeneity framework provides a theoretical understanding of how individual species and animal communities collectively drive element heterogeneity, allowing a predictive mechanism for the ecosystem contributions of animals across systems and scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».