Human disturbance has contrasting effects on niche partitioning within carnivore communities
Notice bibliographique
Résumé
Among species, coexistence is driven partly by the partitioning of available resources. The mechanisms of coexistence and competition among species have been a central topic within community ecology, with particular focus on mammalian carnivore community research. However, despite growing concern regarding the impact of humans on the behaviour of species, very little is known about the effect of humans on species interactions. The aim of this review is to establish a comprehensive framework for the impacts of human disturbance on three dimensions (spatial, temporal and trophic) of niche partitioning within carnivore communities and subsequent effects on both intraguild competition and community structure. We conducted a systematic review of the literature on carnivore niche partitioning (246 studies) and extracted 46 reported effects of human disturbance. We found evidence that human disturbance impacts resource partitioning, either positively or negatively, in all three niche dimensions. The repercussions of such variations are highly heterogeneous and differ according to both the type of human disturbance and how the landscape and/or availability of resources are affected. We propose a theoretical framework of the three main outcomes for the impacts of human disturbance on intraguild competition and carnivore community structure: (i) human disturbance impedes niche partitioning, increasing intraguild competition and reducing the richness and diversity of the community; (ii) human disturbance unbalances niche partitioning and intraguild competition, affecting community stability; and (iii) human disturbance facilitates niche partitioning, decreasing intraguild competition and enriching the community. We call for better integration of the impact of humans on carnivore communities in future research on interspecific competition.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».