Stability and persistence of food webs with omnivory: Is there a general pattern?
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between omnivory and stability has been the subject of a longstanding debate in ecology. Early theory predicted that omnivory would decrease the probability of food webs being stable. While early empirical data appeared to support the prediction that omnivory should be rare, detailed study of food webs later revealed that omnivory is ubiquitous across ecosystems and taxa. Recent years have seen renewed interest in the omnivory‐stability debate, and advances in mechanistic non‐equilibrium models demonstrated that omnivory can both increase and decrease stability. Current efforts have therefore focused on identifying biological mechanisms that promote the persistence of food webs with omnivory. We synthesize recent evidence that omnivory often stabilizes food webs when it occurs as life‐history omnivory, when prey experience reduced predation rates due to refuges or adaptive antipredator defences, and when omnivores interfere with each other or feed adaptively. Empirical research has lagged behind theory and there remains a shortage of studies directly measuring the stability of diverse natural communities that vary in the number and strength of omnivorous interactions. Early microcosm experiments indicated a narrow range of conditions for the persistence of simple omnivorous modules, while studies of omnivory embedded within larger natural networks have demonstrated its stabilizing effects. These new findings alter our view of food web dynamics and show that rather than looking for a simple and general omnivory‐stability relationship, we should focus on identifying conditions under which omnivory is a stabilizing feature of more complex natural systems.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».