Vertebrate Grazers: Shapers of Spatial and Temporal Vegetation Patterns in East African Savannahs
Notice bibliographique
Résumé
Vertebrate grazers, such as African elephants (Loxodonta africana), plains zebras (Equus quagga), African buffalo (Syncerus caffer), wildebeest (Connochaetes taurinus), and various antelope species, play a crucial role in shaping both spatial and temporal patterns of vegetation in East African savannahs. Through selective foraging, trampling, and nutrient deposition via dung and urine, these herbivores create and maintain distinct vegetation structures, including short-grass “grazing lawns” and taller stands of less palatable grasses. These spatial patterns arise from feedback loops: by repeatedly grazing nutrient-rich patches, herbivores stimulate regrowth of high-quality forage, reinforcing their own feeding preferences. At broader scales, the seasonal migrations of large grazers, such as wildebeest and zebra across the Serengeti–Mara ecosystem, track rainfall and forage availability, producing temporal shifts in vegetation productivity and composition. Grazers also influence fire regimes by reducing fine fuel loads in heavily grazed zones, which limits fire spread and alters the competitive balance between grasses and woody plants, which helps maintain the savannah’s tree–grass coexistence. Additionally, resource partitioning among species of different body sizes and feeding strategies enhances habitat heterogeneity across the landscape. These multiscale processes, combining direct plant–herbivore interactions with indirect effects on disturbance regimes, show the resilience and biodiversity of East African savannah ecosystems, with important implications for conservation management in the face of climate change and megafauna declines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».