Top–down control by great blue herons <i>Ardea herodias</i> regulates seagrass‐associated epifauna
Notice bibliographique
Résumé
Top predators can influence the structure and function of plant and animal communities. In coastal marine systems, fish, shark and mammal population declines are major drivers of recent ecosystem‐level change. Cascading effects of predatory wading birds, however, are less understood, even though wading bird populations have declined in many regions. We quantified the effects of predation by the piscivorous great blue heron Ardea herodias fannini on fish, invertebrates and epiphytes living in eelgrass Zostera marina . We found that herons forage on benthic fish in seagrass meadows, and foraging intensity increased from late spring until midsummer. When we experimentally excluded herons, benthic fish abundance increased, and the invertebrate assemblage shifted to more shrimp‐dominated assemblages while grazing gammarid amphipod abundance declined. These shifts were associated with reduced epiphyte abundance when herons were excluded, reflecting a four‐level trophic cascade and mediated by shifts in the grazer assemblage. In summary, we found that a piscivorous wading bird species exerts top down control in a subtidal seagrass ecosystem. Losses and recovery of wading birds could have ecosystem‐level ecological consequences that may need to be considered in the context of concern for overfishing and predator recovery in marine coastal management.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».