Cascading effects of predation risk determine how marine predators become terrestrial prey on an oceanic island
Notice bibliographique
Résumé
Apex predators can suppress the foraging activity of mesopredators, which may then result in cascading benefits for the prey of those mesopredators. We studied the interactions between a top predator, the Barn Owl (Tyto alba), and their primary prey, an island endemic deer mouse (Peromyscus maniculatus elusus), which in turn consumes the eggs of seabirds nesting on Santa Barbara Island in California. Scripps's Murrelets (Synthliboramphus scrippsi), a threatened nocturnal seabird, arrive annually to breed on this island, and whose first egg is particularly vulnerable to predation by mice. We took advantage of naturally occurring extreme variations in the density of mice and owls on the island over 3 years and predicted that (1) mouse foraging would decrease with increasing predation risk from owls and moonlight and (2) these decreases in foraging would reduce predation on murrelet eggs. We measured the giving up densities of mice with experimental foraging stations and found that mice were sensitive to predation risk and foraged less when owls were more abundant and less during the full moon compared to the new moon. We also monitored the fates of 151 murrelet eggs, and found that murrelet egg predation declined as owl abundance increased, and was lower during the full moon compared to the new moon. Moreover, high owl abundance suppressed egg predation even when mice were extremely abundant. We conclude that there is a behaviorally mediated cascade such that owls on the island had a positive indirect effect on murrelet egg survival. Our study adds to the wider recognition of the strength of risk effects to structure food webs, as well as highlighting the complex ways that marine and terrestrial food webs can intersect.
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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) | 0,001 | 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 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 ».