Trophic interactions determine the effects of drought on an aquatic ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Species interactions can be important mediators of community and ecosystem responses to environmental stressors. However, we still lack a mechanistic understanding of the indirect ecological effects of stress that arise via altered species interactions. To understand how species interactions will be altered by environmental stressors, we need to know if the species that are vulnerable to such stressors also have large impacts on the ecosystem. As predators often exhibit certain traits that are linked to a high vulnerability to stress (e.g., large body size, long generation time), as well as having large effects on communities (e.g., top-down trophic effects), predators may be particularly likely to mediate ecological effects of environmental stress. Other functional groups, like facilitators, are known to have large impacts on communities, but their vulnerability to perturbations remains undocumented. Here, we use aquatic insect communities in bromeliads to examine the indirect effects of an important stressor (drought) on community and ecosystem responses. In a microcosm experiment, we manipulated predatory and facilitative taxa under a range of experimental droughts, and quantified effects on community structure and ecosystem function. Drought, by adversely affecting the top predator, had indirect cascading effects on the entire food web, altering community composition and decomposition. We identified the likely pathway of how drought cascaded through the food web from the top-down as drought -->predator --> shredder --> decomposition. This stress-induced cascade depended on predators exhibiting both a strong vulnerability to drought and large impacts on prey (especially shredders), as well as shredders exhibiting high functional importance as decomposers.
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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) | 0,023 | 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 ».