Data for: Red foxes enhance long-term tree growth near the Arctic treeline
Notice bibliographique
Résumé
Recent climate warming is expected to increase tree growth and productivity, substantially altering ecological function and boundaries in northern ecosystems. Temperature and precipitation largely determine the range and growth of trees in any biome, yet variations in microsite conditions can also influence tree growth on a finer scale. By altering essential resources and habitat conditions, terrestrial organisms could modify Subarctic tree growth. Red foxes (Vulpes vulpes) are found in most terrestrial ecosystems and are considered ecosystem engineers by enriching soil nutrients and plant composition through denning. Added soil nutrients from prey remains, feces, and urine could benefit tree growth in Subarctic regions by alleviating soil nutrient limitations. We examined growth in white spruce (Picea glauca) trees growing on eight red fox dens and paired control sites near Churchill, Manitoba, Canada, at the Arctic treeline. Radial growth was 55% higher for trees on dens than on control sites between 1897 and 2017, despite similarities in tree ages, densities, and regional climate across all sites. By promoting tree growth near the treeline, red foxes may influence the position of the Arctic treeline. Although the impacts on tree growth largely depend on the spatial distribution of dens and predator activity in the boreal forest, predators can create distinct microhabitats across the landscape via ecosystem engineering processes, leading to increased vegetation productivity, persisting over many decades.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».