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Enregistrement W2124217569 · doi:10.1890/12-0428.1

Asynchronous food‐web pathways could buffer the response of Serengeti predators to El Niño Southern Oscillation

2012· article· en· W2124217569 sur OpenAlexaff
A. R. E. Sinclair, Kristine L. Metzger, John M. Fryxell, Craig Packer, Andrea E. Byrom, Meggan E. Craft, Katie Hampson, Tiziana Lembo, Sarah M. Durant, Guy J. Forrester, John Bukombe, John Mchetto, Jan Dempewolf, Ray Hilborn, Sarah Cleaveland, Ally K. Nkwabi, Anna Mosser, Simon Mduma

Notice bibliographique

RevueEcology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesZoologische Gesellschaft Frankfurt
Mots-clésEcologyEcosystemFood webTrophic levelHerbivorePredationCarnivoreDisturbance (geology)Abundance (ecology)BiologyTrophic cascadeClimate changePopulationApex predatorVegetation (pathology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how entire ecosystems maintain stability in the face of climatic and human disturbance is one of the most fundamental challenges in ecology. Theory suggests that a crucial factor determining the degree of ecosystem stability is simply the degree of synchrony with which different species in ecological food webs respond to environmental stochasticity. Ecosystems in which all food-web pathways are affected similarly by external disturbance should amplify variability in top carnivore abundance over time due to population interactions, whereas ecosystems in which a large fraction of pathways are nonresponsive or even inversely responsive to external disturbance will have more constant levels of abundance at upper trophic levels. To test the mechanism underlying this hypothesis, we used over half a century of demographic data for multiple species in the Serengeti (Tanzania) ecosystem to measure the degree of synchrony to variation imposed by an external environmental driver, the El Niño Southern Oscillation (ENSO). ENSO effects were mediated largely via changes in dry-season vs. wet-season rainfall and consequent changes in vegetation availability, propagating via bottom-up effects to higher levels of the Serengeti food web to influence herbivores, predators and parasites. Some species in the Serengeti food web responded to the influence of ENSO in opposite ways, whereas other species were insensitive to variation in ENSO. Although far from conclusive, our results suggest that a diffuse mixture of herbivore responses could help buffer top carnivores, such as Serengeti lions, from variability in climate. Future global climate changes that favor some pathways over others, however, could alter the effectiveness of such processes in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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