Predator‐Mediated Indirect Effects of Snowshoe Hares on Dall's Sheep in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Indirect interactions among species can strongly influence population dynamics and community structure but are often overlooked in management of large mammals. We estimated survival of Dall's sheep ( Ovis dalli ) in the central Alaska Range, USA, during years of differing snowshoe hare ( Lepus americanus ) abundance to test whether indirect interactions with a cyclic hare population affect Dall's sheep either negatively, by subsidizing predators (apparent competition), or positively, by diverting predation (apparent commensalism). Annual survival of adult female sheep was consistently high (0.85 for all yr and age classes combined). In contrast, annual estimates of lamb survival ranged from 0.15 to 0.63. The main predators of lambs were coyotes ( Canis latrans ) and golden eagles ( Aquila chrysaetos ), which rely on hares as their primary food and prey on lambs secondarily. Coyotes and eagles killed 78% of 65 radiocollared lambs for which cause of death was known. Lamb survival was negatively related to hare abundance during the previous year, and lamb survival rates more than doubled when hare abundance declined, supporting the hypothesis of predator‐mediated apparent competition between hares and sheep. However, stage‐specific predation and delays in predator responses to changes in hare numbers led to a positive relationship between abundance of adult Dall's sheep and hares. Lacking reliable estimates of survival, a manager might erroneously conclude that hares benefit sheep. Thus, support for different indirect effects can be obtained from different types of data, which demonstrates the need to determine the mechanisms that create indirect interactions. Long‐term survey data suggest that predation by coyotes is limiting this sheep population below levels typical when coyotes were rare or absent. Understanding the nature of indirect interactions is necessary to effectively manage complex predator–prey communities.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».