Quantifying trophic niche spaces of small mammals using stable isotopes (δ<sup>15</sup>N and δ<sup>13</sup>C) at two scales across Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Changing climate conditions are causing global distribution shifts, resulting in altered food webs and novel species assemblages in terrestrial systems. How diets of sympatric small mammals overlap and whether this may translate into competitive exclusion among new species interactions remains largely unknown. Monitoring niche overlap in changing arctic and boreal communities can assist in forecasting interspecific competition and species turnover. We quantified the isotopic niche spaces of small mammals, which may reflect dietary niche spaces, at study sites along two megatransects spanning Alaska. Field sampling resulted in the capture of 724 small mammals belonging to 12 species of rodent (10 Arvicolinae and 2 Sciuridae) and 6 species of shrew (genus Sorex L., 1758). We created dietary mixing models based on hair samples for four rodent species using stable isotope (δ 15 N and δ 13 C) analyses in R. We also modeled isotopic niche ellipses and quantified niche overlap among species at small and large scales. A varied combination of fungi and herbaceous plants composed the diets of most species. Fundamental niche spaces overlapped considerably between sympatric species statewide, but realized niche spaces were largely segregated at individual sites. We conclude that some degree of dietary plasticity served to partition niche spaces and minimize interspecific competition, allowing sympatric species to co-exist.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».