Spatial trophic cascades in communities connected by dispersal and foraging
Notice bibliographique
Résumé
Pairwise interactions between species have both direct and indirect consequences that reverberate throughout the whole ecosystem. In particular, interaction effects may propagate in a spatial dimension, to localities connected by organismal movement. Here we study the propagation of interaction effects with a spatially explicit metacommunity model, where local sites are connected by dispersal, foraging, or by both types of movement. We show that indirect pairwise effects are, in most cases, of the same sign as direct effects if localities are connected by dispersing species. However, if foraging is prevalent, this correspondence is broken, and indirect effects between species often have a different sign than direct effects. This highlights the importance of indirect interactions across space and their inherent unpredictability in complex settings with species foraging across local patches. Further, the effect of a species over another in a local patch does not necessarily correspond to its effect at the metacommunity scale; this correspondence is again mediated by the type of movement across localities. Every species, despite their trophic position or spatial range, displays a non-zero net effect over every other species in our model metacommunities. Thus we show that local dynamics and local interactions between species can trigger indirect effects all across the set of connected patches, and these effects have a distinct signature depending on whether the prevalent connection between patches is via dispersal or via foraging. However, the magnitude of this effect between any two species strongly decays with the distance between them. These theoretical results strengthen the importance of considering indirect effects across species at both the community and metacommunity levels, highlight the differences between types of movement across locations, and thus open novel avenues for the study of interaction effects in spatially explicit settings.
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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) | 0,006 | 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 ».