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Enregistrement W6948246967 · doi:10.5061/dryad.31zcrjdhr

Plant Biomass data from: Bottom-up Herbivore-Plant Feedbacks Trump Trophic Cascades in a Wolf-Elk-Grassland System

2020· dataset· en· W6948246967 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueWood and Agarwood Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelBiomass (ecology)GrasslandTrophic cascadeGrazingEcosystemFood webApex predator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Top-down predator-prey effects that alter the abundance, biomass, or productivity of a population community across more than one link in a food web are referred to as trophic cascades. While these effects have been extensively studied in aquatic environments, fewer studies have examined trophic cascades in terrestrial ecosystems. And fewer still terrestrial studies have tested for trophic cascades between vertebrates and grassland vegetation. Across the globe, grassland plant biomass is driven by both precipitation and non-linear positive feedbacks between grazing and plant productivity, as predicted by the Intermediate Grazing Hypothesis. Yet little is known about the role that apex carnivores play in regard to trophic impacts on grassland biomass. We utilized a long-term dataset collected over the last two decades on a montane rough-fescue grassland adjacent to Banff National Park, Alberta, to test whether top-down effects regulate grassland biomass in a wolf-elk system. First, we measured annual growing season plant biomass from 2006 – 2018 at 61 repeat sampled plots in the grassland. Next, we measured wolf predation risk using a previously developed wolf resource selection function created from GPS radiocollar data from 5 wolf packs. Finally, we measured grazing intensity using Brownian Bridge Movement Models derived from GPS radiocollar data from 131 unique elk. We then tested top-down, bottom-up and abiotic hypotheses for grassland biomass over time in program R. The top model incorporated precipitation and positive non-linear effects of elk use, excluding predator effects and thus failing to support the trophic cascade hypothesis. This may be due to the observational nature of this study, or predation effects in this system may be obscured by human use. Alternatively, our results also support the hypothesis that intermediate grazing may outweigh the benefits of predation in grassland systems. Our study serves to help fill a gap in trophic cascade literature, and emphasizes that positive feedback between grazers and grasslands may trump top-down effects. Understanding when trophic cascade theory is or is not applicable is vital for carnivore management, conservation, and reintroduction efforts across North America.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,022

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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