Is the relationship between predator and prey abundances related to climate for lynx and snowshoe hares?
Notice bibliographique
Résumé
Context Predator dynamics may be related to prey abundance and influenced by environmental effects, such as climate. Predator–prey interactions may be represented by mechanistic models that comprise a deterministic skeleton with stochastic climatic forcing. Aims The aim of this study was to evaluate the effects of climate on predator–prey dynamics. The lynx and snowshoe hare predator–prey system in the Kluane region of the Yukon, Canada, is used as a case study. The specific hypothesis is that climate influences the relationship between lynx and hare abundance. Methods We evaluate 10 linear relationships between predator and prey abundance and effects of climate. We use data on lynx and snowshoe hare abundance over 21 years in the Yukon as the predator–prey system, and three alternative broad-scale climate indices: the winter North Atlantic Oscillation (NAO), the Pacific North American (PNA) index and the North Pacific index (NPI). Key results There was more support, as assessed by Akaike weights (?i = 0.600), evidence ratio (=4.73) and R2 (=0.77) for a model of predator (lynx) and prior prey (hare) abundance with an effect of prior climate (winter NAO) when combined in a multiplicative, rather than in an additive, manner. The results infer that climate changes the amplitude of the lynx cycle with lower predator (lynx) abundance with positive values of winter NAO for a given hare density. Conclusions The study provides evidence that predator–prey dynamics are related to climate in an interactive manner. The ecological mechanism for the interactive effect is not clear, and alternative hypotheses are proposed for future evaluation. Implications The study implies that changes in climate may alter predator–prey relationships.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».