Predator Diet and Trophic Position Modified with Altered Habitat Morphology
Notice bibliographique
Résumé
Empirical patterns that emerge from an examination of food webs over gradients of environmental variation can help to predict the implications of anthropogenic disturbance on ecosystems. This "dynamic food web approach" is rarely applied at the coastal margin where aquatic and terrestrial systems are coupled and human development activities are often concentrated. We propose a simple model of ghost crab (Ocypode quadrata) feeding that predicts changing dominant prey (Emerita talpoida, Talorchestia sp., Donax variablis) along a gradient of beach morphology and test this model using a suite of 16 beaches along the Florida, USA coast. Assessment of beaches included quantification of morphological features (width, sediments, slope), macrophyte wrack, macro-invertebrate prey and active ghost crab burrows. Stable isotope analysis of carbon ((13)C/(12)C) and nitrogen ((15)N/(14)N) and the SIAR mixing model were used to determine dietary composition of ghost crabs at each beach. The variation in habitat conditions displayed with increasing beach width was accompanied by quantifiable shifts in ghost crab diet and trophic position. Patterns of ghost crab diet were consistent with differences recorded across the beach width gradient with respect to the availability of preferred micro-habitats of principal macro-invertebrate prey. Values obtained for trophic position also suggests that the generalist ghost crab assembles and augments its diet in fundamentally different ways as habitat morphology varies across a highly dynamic ecosystem. Our results offer support for a functional response in the trophic architecture of a common food web compartment (ghost crabs, macro-invertebrate prey) across well-known beach morphologies. More importantly, our "dynamic food web approach" serves as a basis for evaluating how globally wide-spread sandy beach ecosystems should respond to a variety of anthropogenic impacts including beach grooming, beach re-nourishment, introduction of non-native or feral predators and human traffic on beaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».