Predicted rainfall changes disrupt trophic interactions in a tropical aquatic ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the distribution of rainfall and the occurrence of extreme rain events will alter the size and persistence of aquatic ecosystems. Such alterations may affect the structure of local aquatic communities in terms of species composition, and by altering species interactions. In many aquatic ecosystems, leaf litter sustains detrital food webs and could regulate the responses of communities to changes in rainfall. Few empirical studies have focused on how rainfall changes will affect aquatic communities and none have evaluated if basal resource diversity can increase resistance to such rainfall effects. In this study, we used water-holding terrestrial bromeliads, a tropical aquatic ecosystem, to test how predicted rainfall changes and litter diversity may affect community composition and trophic interactions. We used structural equation modeling to investigate the combined effects of rainfall changes and litter diversity on trophic interactions. We demonstrated that changes in rainfall disrupted trophic relationships, even though there were only minor direct effects on species abundance, richness, and community composition. Litter diversity was not able to reduce the impact of changes in rainfall on trophic interactions. We suggest that changes in rainfall can alter the way in which species interact with each other, decreasing the linkages among trophic groups. Such reductions in biotic interactions under climate change will have critical consequences for the functioning of tropical aquatic ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».