Spatio-temporal responses of predators to hyperabundant geese affect risk of predation for sympatric-nesting species
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is undergoing rapid changes, with anthropogenic shifts in climate having important and well-documented impacts on habitat. Populations of predators and their prey are affected by changing climate and other anthropogenic factors, and these changing trophic interactions could have profound effects on breeding populations of Arctic birds. Variable abundance of lemmings (a primary prey of generalist Arctic predators) and increasing abundance of light geese (Lesser Snow and Ross' Geese; a secondary prey) could have negative consequences for numerous sympatric shorebirds (an incidental prey). Using 16 years of predator-prey observations and 13-years of shorebird nest survival data at a site near a goose colony we identify relationships among geese, lemmings, and their shared predators and then relate predator indices to shorebird risk of nest predation. During two years, we also placed time-lapse cameras and artificial shorebird nests at increasing distances from a goose colony to document spatial trends in predators and their effect on risk of predation. In the long-term data, yearly indices of light geese positively influenced indices of gulls and jaegers, and shorebird nest predation rate was negatively correlated with jaeger and fox indices. All three predator indices were highest near the goose colony and artificial nest predation probability was negatively correlated with distance from goose colony, but these effects were less apparent during the second year. Combined, these results highlight the variation in predator-mediated interactions between geese and shorebirds and outline one mechanism by which hyperabundant geese may be contributing to local or regional declines in Arctic-nesting shorebird populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».