A link between water availability and nesting success mediated by predator–prey interactions in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Although water availability is primarily seen as a factor affecting food availability (a bottom-up process), we examined its effect on predator-prey interactions through an influence on prey behavior (a top-down process). We documented a link between water availability, predation risk, and reproductive success in a goose species (Chen caerulescens atlantica) inhabiting an Arctic environment where water is not considered a limited commodity. To reach water sources during incubation recesses, geese nesting in mesic tundra (low water availability) must move almost four times as far from their nest than those nesting in wetlands, which reduced their ability to defend their nest against predators and led to a higher predation rate. Nesting success was improved in high rainfall years due to increased water availability, and more so for geese nesting in the low water availability habitat. Likewise, nesting success was improved in years where the potential for evaporative water loss (measured by the atmospheric water vapor pressure) was low, presumably because females had to leave their nest less often to drink. Females from water-supplemented nests traveled a shorter distance to drink, and their nesting success was enhanced by 20% compared to the control. This shows that water availability and rainfall can have a strong effect on predator-prey dynamics and that changes in precipitation brought by climate change could have an impact on some Arctic species through a top-down effect.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».