Predators attract prey through ecosystem engineering in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predators can affect prey through mechanisms other than predation; for example, redistributing resources could modify habitats favorably for other organisms. We examined Arctic fox ( Vulpes lagopus ) den use by lemmings, their primary prey, in winter during a year of low lemming densities. We found winter nests, which are built by lemmings under snow, on 69% of fox dens, whereas no control sites had nests. In August, dens had twice the vegetation cover and 50% greater nitrogen content in grass than controls, suggesting soil enrichment by foxes increased food quantity and quality for herbivores. Snow was ~4 times thicker in April on dens than controls, and 1.4 times thicker on dens with lemming nests than dens without, suggesting lemmings choose thicker snow for thermal insulation. Snow cover thickness was positively related to vegetation cover on dens, but not on control sites. Thus, Arctic foxes not only prey on lemmings but also engineer productive habitat that attracts lemmings. During winters with low lemming densities, when foxes often leave the denning area and predation risk is lower, fox dens may provide a refuge that could buffer the effects of deteriorating snow conditions with Arctic warming. This additional mechanism of predators interacting with their prey illustrates how ecosystem engineers potentially alter food web interactions and highlights the importance of integrating these bodies of theory in attempts to understand community dynamics.
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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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».