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Enregistrement W2898354495 · doi:10.1098/rspb.2018.1161

El Niño/Southern Oscillation-driven rainfall pulse amplifies predation by owls on seabirds via apparent competition with mice

2018· article· en· W2898354495 sur OpenAlexaff
Sarah K. Thomsen, David Mazurkiewicz, Thomas R. Stanley, David J. Green

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdPredationNocturnalEcologyPopulationCompetition (biology)Environmental scienceBird conservationClimate changePredatorGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most approaches for assessing species vulnerability to climate change have focused on direct impacts via abiotic changes rather than indirect impacts mediated by changes in species interactions. Changes in rainfall regimes may influence species interactions from the bottom-up by increasing primary productivity in arid environments, but subsequently lead to less predictable top-down effects. Our study demonstrates how the effects of an EL Niño/Southern Oscillation (ENSO)-driven rainfall pulse ricochets along a chain of interactions between marine and terrestrial food webs, leading to enhanced predation of a vulnerable marine predator on its island breeding grounds. On Santa Barbara Island, barn owls ( Tyto alba ) are the main predator of a nocturnal seabird, the Scripps's murrelet ( Synthliboramphus scrippsi ), as well as an endemic deer mouse. We followed the links between rainfall, normalized difference vegetation index and subsequent peaks in mouse and owl abundance. After the mouse population declined steeply, there was approximately 15-fold increase in the number of murrelets killed by owls. We also simulated these dynamics with a mathematical model and demonstrate that bottom-up resource pulses can lead to subsequent declines in alternative prey. Our study highlights the need for understanding how species interactions will change with shifting rainfall patterns through the effects of ENSO under global change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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