Predators, alternative prey and climate influence annual breeding success of a long‐lived sea duck
Notice bibliographique
Résumé
1. Perturbations to ecosystems have the potential to directly and indirectly affect species interactions, with subsequent impacts on population dynamics and the vital rates that regulate them. 2. The few long-term studies of common eider breeding ecology indicate that reproductive success is low in most years, interrupted by occasional boom years. However, no study has explicitly examined the drivers of long-term variation in reproductive success. 3. Here, we use encounter history data collected across 41 years to examine the effects of arctic foxes (a terrestrial nest predator), local abundance and spatial distribution of lesser snow geese (an alternative prey source), and spring climate on common eider nest success. 4. Eider nest success declined over the course of the study, but was also highly variable across years. Our results supported the hypothesis that the long-term decline in eider nest success was caused by apparent competition with lesser snow geese, mediated by shared predators. This effect persisted even following a large-scale exodus of nesting geese from the eider colony. Nest success was also lowest in years of low arctic fox index, presumably driven by prey switching in years of low small mammal availability. However, increased snow goose abundance appeared to buffer this effect through prey swamping. The effect of spring climate depended on the stage of the breeding season; cold and wet and warm and dry conditions in early spring were correlated with decreased nest success, whereas warm and wet conditions in late spring increased eider nest success. 5. These results underscore the significance of both trophic interactions and climate in regulating highly variable vital rates, which likely have important consequences for population dynamics and the conservation of long-lived iteroparous species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».