Extending the stress‐gradient hypothesis – is competition among animals less common in harsh environments?
Notice bibliographique
Résumé
The role of positive interactions has become widely accepted as a mechanism shaping community dynamics. Most empirical evidence comes from plant communities and sessile marine organisms. However, evidence for the relative role of positive interactions in organizing terrestrial animal communities is more limited, and a general framework that includes positive interactions among animals is lacking. The ‘stress gradient hypothesis’ (SGH) developed by plant ecologists predicts that the balance between positive and negative interactions will vary along gradients of biotic and abiotic stress, with positive interactions being more important in stressful environments. Paralleling the SGH, stress gradients for terrestrial herbivores could be equated to inverse primary productivity gradients, so we would expect positive interactions to prevail in more stressful, low productivity environments. However, this contradicts the typical view of terrestrial animal ecology that low primary productivity systems will foster intense competition for resources among consumers. Here we use alpine herbivores as a case study to test one of the predictions of the SGH in animal communities, namely the prevalence of positive interactions in low productivity environments. We identify potential mechanisms of facilitation and review the limited number of examples of interspecific interactions among alpine herbivores to assess the role of positive and negative interactions in structuring their communities. A meta‐analysis showed no clear trend in the strength and direction of interactions among alpine herbivores. Although studies were biased towards reporting significant negative inter actions, we found no evidence of competition dominating in harsh environments. Thus, our results only partially support the SGH, but directly challenge the dominant view among animal ecologists. Clearly, a sound theoretical framework is needed to include competition, positive and neutral interactions as potential mechanisms determining the structure of animal communities under differing environmental conditions, and the stress‐gradient hypothesis can provide a solid starting point.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».