Inferring predator–prey interactions in food webs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food webs are a powerful way to represent the diversity, structure, and function of ecological systems. However, the accurate description of food webs requires significant effort in time and resources, limiting their widespread use in ecological studies. Newly published methods allow for the inference of feeding interactions using proxy variables. Here, we compare the accuracy of two recently described methods, as well as describe a composite model of the two, for the inference of feeding interactions using a large, well‐described dataset. Both niche and neutral processes are involved in determining whether or not two species will form a feeding link in communities. Three different models for determining niche constraints of feeding interactions are compared, and all three models are extended by incorporating neutral processes, based on relative abundances. The three models compared here infer niche processes through (a) phylogenetic relationships, (b) local species trait distributions (e.g., body size), and (c) a composite of phylogeny and local traits. We show that all three methods perform well at predicting individual species interactions, and that these individual predictions scale up to the network level, resulting in food web structure of inferred networks being similar to their empirical counterparts. Our results indicate that inferring food web structure using phylogenies can be an efficient way of getting summary webs with minimal data, and offers a conservative test of changes in food web structure, particularly when there is low species turnover between sites. Inferences made using traits require more data, but allows for greater understanding of the mechanisms underlying trophic interactions. A composite model of the two methods provides a framework for investigating the importance of how phylogeny, trait distributions, and relative abundances, affect species interactions, and network structure.
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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) | 0,000 | 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 ».