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Enregistrement W6929051806 · doi:10.48336/ygz1-rp05

Indirect impacts of a non-native ungulate browser on soil ecosystem function is variable across soil horizons in the boreal forests of Newfoundland, Canada

2022· article· en· W6929051806 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreEcosystemTrophic levelUngulateSoil biodiversityBiomass (ecology)TaigaSoil waterTopsoilExperimental forest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herbivores are key players in ecosystem function and connect nutrient cycling across animal and plant trophic levels. Herbivore impacts on ecosystems can be direct or indirect and it is necessary to study both paths to understand herbivore impacts on above-ground and below-ground ecosystem functioning. We conducted an experiment to test the hypothesis that non-native moose on the island of Newfoundland have negative impacts on plant communities, nutrient cycling, soil composition, and soil organism communities. We collected data on plant and invertebrate communities, climate, and soils in 11 paired exclosure-control plots in eastern and central Newfoundland that provide insight into 22-25 years of moose herbivory. Structural equations models revealed that moose had direct negative impacts on palatable tree height and abundance and an indirect negative impact on soil microbial C:N ratios. We found that moose had a direct negative impact on soil horizon depth and plant material and a positive impact on soil temperature and moisture, particularly in the first soil horizon. We detected no significant impact of moose on soil total C and N, net nitrogen mineralization, or macro-invertebrate communities. Overall, we unearthed evidence of indirect cascading impacts of moose on soil functions although these impacts are relatively weak.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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