Do non‐native fish as prey favour the conservation of the threatened indigenous Eurasian otter?
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Biological invasions are considered a major threat to biodiversity. Most research has focused on the distribution, biology and impacts of non‐native species on native fauna and flora. However, few studies have explored their role as prey for native predators of conservation concern. 2. To assess the incidence and intensity of predation by the Eurasian otter Lutra lutra on established non‐native fish species, data were collated from the published literature. To be selected, studies had to cover at least 1 year, analyse more than 100 spraints and report the study period and percentage relative frequency (%RF) of all prey fish species. 3. To permit reliable, time‐related comparisons with %RF of non‐native fishes in otter diet, we also reviewed available information about both the distribution of non‐native fishes and history of their introductions to European countries, revealing a decrease with longitude in the number of naturalised non‐native fishes taken (ranging between 5 and 34) and their percentage in each fish assemblage. 4. Our selective criteria were met by 30 dietary studies from 44 study areas in 15 European countries during 1970–2010. The extent to which otters rely on non‐native fishes was almost negligible (mean %RF = 4.8), with the number of non‐native fishes preyed upon by otters decreasing with both latitude and longitude. 5. The %RF of non‐native fish in the diet increased slightly with time, with otters preying significantly more on non‐native fish in study areas where alterations of the fish assemblage had been highlighted in the reference papers. No relationship was found between otter diet breadth and the occurrence of non‐native fishes in their diet. 6. The current role of non‐native species in otter diet suggests that effective otter conservation management plans should focus on the maintenance and/or enhancement of native fish assemblages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».