Invasion by a non‐native ecosystem engineer alters distribution of a native predator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Shifts in diet composition, abundance or distribution of native predators can occur as a result of exotic prey introductions. We examined effects of non‐native earthworms and anthropogenic landscape disturbance on habitat selection by the A merican robin ( T urdus migratorius ), a generalist predator, at landscape and local levels. We also investigated whether robins could act as vectors of spread for earthworm cocoons (egg cases). Location Boreal forest of A lberta, C anada. Methods We conducted robin and earthworm surveys at campgrounds, well pads, roads, pipelines, seismic lines and forest interiors across northern A lberta. At a subset of paired locations that had similar habitats and anthropogenic disturbance levels, we sampled both robins and earthworms. Results Both groups were most likely to occur at campgrounds, well pads and roads. Furthermore, robins were more likely to occur at locations where earthworms were present in our paired local‐level surveys. This correlation between robin and earthworm distributions could be due to robins acting as a vector for earthworm spread, rather than robins’ use of earthworms as prey. However, in tests using captive robins, earthworm cocoons did not survive digestion. Main conclusions Robin and earthworm distributions were correlated, likely due to robins’ use of earthworms as prey. These results suggest exotic prey can strongly influence native predators at both landscape and local levels, with shifts in native predator distributions occurring as a result of spatial variability in exotic prey distributions. Although the impacts of ecosystem engineering by earthworms have been previously demonstrated, our study provides evidence that effects of earthworms can also cascade upwards via trophic interactions.
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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 | 0,001 | 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 ».