Can rare positive interactions become common when large carnivores consume livestock?
Notice bibliographique
Résumé
Livestock populations in protected areas are viewed negatively because of their interaction with native ungulates through direct competition for food resources. However, livestock and native prey can also interact indirectly through their shared predator. Indirect interactions between two prey species occur when one prey modifies either the functional or numerical responses of a shared predator. This interaction is often manifested as negative effects (apparent competition) on one or both prey species through increased predation risk. But indirect interactions can also yield positive effects on a focal prey if the shared predator modifies its functional response toward increased consumption of an abundant and higher-quality alternative prey. Such a phenomenon between two prey species is underappreciated and overlooked in nature. Positive indirect effects can be expected to occur in livestock-dominated wildlife reserves containing large carnivores. We searched for such positive effects in Acacia-Zizhypus forests of India's Gir sanctuary where livestock (Bubalus bubalis and Bos indicus) and a coexisting native prey (chital deer, Axis axis) are consumed by Asiatic lions (Panthera leo persica). Chital vigilance was higher in areas with low livestock density than in areas with high livestock density. This positive indirect effect occurred because lion predation rates on livestock were twice as great where livestock were abundant than where livestock density was low. Positive indirect interactions mediated by shared predators may be more common than generally thought with rather major consequences for ecological understanding and conservation. We encourage further studies to understand outcomes of indirect interactions on long-term predator-prey dynamics in livestock-dominated protected areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».