Agricultural land use alters trophic status and population density of deer mice (<i>Peromyscus maniculatus</i>) on the North American Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Habitat conversion is among the most important causes of environmental change worldwide, yet relatively little is known about its potential influence on trophic interactions. We investigated the effects of agricultural land use on carbon and nitrogen stable isotope values, trophic status, population density, and body condition of deer mice ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)) in a grassland ecosystem. Muscle δ15N (cropland = 7.6‰ ± 1.3‰; hay fields = 7.9‰ ± 1.3‰; native prairie = 7.2‰ ± 2.1‰) from deer mice did not vary with land use despite baseline soil and vegetation δ15N differences. Enrichment of deer mice over vegetation (Δδ15N) was, on average, a full trophic level (~2.5‰) higher on native prairie (6.4‰ ± 1.6‰) than on cropland (3.9‰ ± 2.3‰), and intermediate in hay fields (5.9‰ ± 2.0‰). Relative density of deer mice was more than twofold higher in crop and hay fields compared with native prairie, but body condition did not vary with land use. Our results suggest that agricultural activity caused a shift in the trophic level and relative abundance of a generalist grassland omnivore. Soil and vegetation δ15N reflected anthropogenic N inputs to agricultural fields but were not useful as general markers of habitat use in this study.
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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 ».