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Enregistrement W1990394028 · doi:10.1111/oik.00962

Episodic outbreaks of small mammals influence predator community dynamics in an east African savanna ecosystem

2014· article· en· W1990394028 sur OpenAlexaff
Andrea E. Byrom, Meggan E. Craft, Sarah M. Durant, Ally J. K. Nkwabi, Kristine L. Metzger, Katie Hampson, Simon Mduma, Guy J. Forrester, Wendy A. Ruscoe, Denné Reed, John Bukombe, John Mchetto, A. R. E. Sinclair

Notice bibliographique

RevueOikos · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesZoologische Gesellschaft Frankfurt
Mots-clésCarnivoreAbundance (ecology)EcologyPredationEcosystemApex predatorTrophic levelHabitatBiologyTrophic cascadePredatorGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the dynamics of small mammals in tropical savanna: a critical gap in our understanding of Africa's best known ecosystems. Historical evidence suggested small mammals peak in abundance (outbreak) in Serengeti National Park (SNP), as in agricultural systems. We asked 1) what are bottom–up drivers of small mammals and 2) do predators have top–down effects? We documented dynamics of small mammals, birds of prey, and mammalian carnivores in SNP and agricultural areas. We used climatic fluctuations and differences between unmodified and agricultural systems as perturbations to examine trophic processes, key to understanding responses to climate change and increasing human pressures. Data were derived from intermittent measures of abundance collected 1968–1999, combined with systematic sampling 2000–2010 to construct a 42‐year time series. Data on abundance of black‐shouldered kites (1968–2010), eight other species of rodent‐eating birds (1997–2010), and 10 carnivore species (1993–2010) were also collated. Outbreaks occurred every 3–5 years in SNP, with low or zero abundance between peaks. There was a positive relationship between rainfall in the wet season and 1) small mammal abundance and 2) the probability of an outbreak, both of which increased with negative Southern Oscillation Index values. Rodent‐eating birds and carnivores peaked 6–12 months after small mammals. In agricultural areas, abundance remained higher than in natural habitats. Abundances of birds of prey and mammalian carnivores were extremely low in these areas and not related to small mammal abundance. Small mammals are an important food resource for higher trophic levels in the Serengeti ecosystem. Changes in climate and land use may alter their future dynamics, with cascading consequences for higher trophic levels, including threatened carnivores. Although outbreaks cause substantial damage to crops in agricultural areas, small mammals also play a vital role in maintaining some of the diversity and complexity found in African savanna ecosystems.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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