Human Activity Helps Prey Win the Predator-Prey Space Race
Notice bibliographique
Résumé
Predator-prey interactions, including between large mammalian wildlife species, can be represented as a "space race", where prey try to minimize and predators maximize spatial overlap. Human activity can also influence the distribution of wildlife species. In particular, high-human disturbance can displace large carnivore predators, a trait-mediated direct effect. Predator displacement by humans could then indirectly benefit prey species by reducing predation risk, a trait-mediated indirect effect of humans that spatially decouples predators from prey. The purpose of this research was to test the hypothesis that high-human activity was displacing predators and thus indirectly creating spatial refuge for prey species, helping prey win the "space race". We measured the occurrence of eleven large mammal species (including humans and cattle) at 43 camera traps deployed on roads and trails in southwest Alberta, Canada. We tested species co-occurrence at camera sites using hierarchical cluster and nonmetric multidimensional scaling (NMS) analyses; and tested whether human activity, food and/or habitat influenced predator and prey species counts at camera sites using regression tree analysis. Cluster and NMS analysis indicated that at camera sites humans co-occurred with prey species more than predator species and predator species had relatively low co-occurrence with prey species. Regression tree analysis indicated that prey species were three times more abundant on roads and trails with >32 humans/day. However, predators were less abundant on roads and trails that exceeded 18 humans/day. Our results support the hypothesis that high-human activity displaced predators but not prey species, creating spatial refuge from predation. High-human activity on roads and trails (i.e., >18 humans/day) has the potential to interfere with predator-prey interactions via trait-mediated direct and indirect effects. We urge scientist and managers to carefully consider and quantify the trait-mediated indirect effects of humans, in addition to direct effects, when assessing human impacts on wildlife and ecosystems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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.
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; 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 ».