Consumer‐mediated recycling and cascading trophic interactions
Notice bibliographique
Résumé
Cascading trophic interactions mediated by consumers are complex phenomena, which encompass many direct and indirect effects. Nonetheless, most experiments and theory on the topic focus uniquely on the indirect, positive effects of predators on producers via regulation of herbivores. Empirical research in aquatic ecosystems, however, demonstrate that the indirect, positive effects of consumer-mediated recycling on primary producer stocks may be larger than the effects of herbivore regulation, particularly when predators have access to alternative prey. We derive an ecosystem model with both recipient- and donor-controlled trophic relationships to test the conditions of four hypotheses generated from recent empirical work on the role of consumer-mediated recycling in cascading trophic interactions. Our model predicts that predator regulation of herbivores will have larger, positive effects on producers than consumer-mediated recycling in most cases but that consumer-mediated recycling does generally have a positive effect on producer stocks. We demonstrate that herbivore recycling will have larger effects on producer biomass than predator recycling when turnover rates and recycling efficiencies are high and predators prefer local prey. In addition, predictions suggest that consumer-mediated recycling has the largest effects on primary producers when predators prefer allochthonous prey and predator attack rates are high. Finally, our model predicts that consumer-mediated recycling effects may not be largest when external nutrient loading is low. Our model predictions highlight predator and prey feeding relationships, turnover rates, and external nutrient loading rates as key determinants of the strength of cascading trophic interactions. We show that existing hypotheses from specific empirical systems do not occur under all conditions, which further exacerbates the need to consider a broad suite of mechanisms when investigating trophic cascades.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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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 ».