Resource Quantity and Quality Determine the Inter-Specific Associations between Ecosystem Engineers and Resource Users in a Cavity-Nest Web
Notice bibliographique
Résumé
While ecosystem engineering is a widespread structural force of ecological communities, the mechanisms underlying the inter-specific associations between ecosystem engineers and resource users are poorly understood. A proper knowledge of these mechanisms is, however, essential to understand how communities are structured. Previous studies suggest that increasing the quantity of resources provided by ecosystem engineers enhances populations of resource users. In a long-term study (1995-2011), we show that the quality of the resources (i.e. tree cavities) provided by ecosystem engineers is also a key feature that explains the inter-specific associations in a tree cavity-nest web. Red-naped sapsuckers (Sphyrapicusnuchalis) provided the most abundant cavities (52% of cavities, 0.49 cavities/ha). These cavities were less likely to be used than other cavity types by mountain bluebirds (Sialiacurrucoides), but provided numerous nest-sites (41% of nesting cavities) to tree swallows (Tachycinetabicolour). Swallows experienced low reproductive outputs in northern flicker (Colaptesauratus) cavities compared to those in sapsucker cavities (1.1 vs. 2.1 fledglings/nest), but the highly abundant flickers (33% of cavities, 0.25 cavities/ha) provided numerous suitable nest-sites for bluebirds (58%). The relative shortage of cavities supplied by hairy woodpeckers (Picoidesvillosus) and fungal/insect decay (<10% of cavities each, <0.09 cavities/ha) provided fewer breeding opportunities (<15% of nests), but represented high quality nest-sites for both bluebirds and swallows. Because both the quantity and quality of resources supplied by different ecosystem engineers may explain the amount of resources used by each resource user, conservation strategies may require different management actions to be implemented for the key ecosystem engineer of each resource user. We, therefore, urge the incorporation of both resource quantity and quality into models that assess community dynamics to improve conservation actions and our understanding of ecological communities based on ecosystem engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».