Forage stoichiometry predicts the home range size of a small terrestrial herbivore
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consumers make space use decisions based on resource quality. Most studies that investigate the influence of resource quality on the spatial ecology of consumers use diverse proxies for quality including measures based on habitat classification, forage species diversity and abundance, and nutritional indicators, e.g., protein. Ecological stoichiometry measures resource quality in terms of elemental ratios, e.g., carbon (C):nitrogen (N) ratio, but rarely have these currencies been used to study consumer space use decisions. Yet, elemental ratios provide a uniquely quantitative way to assess resource quality. Consequently, ecological stoichiometry allows for investigation of how consumers respond to spatial heterogeneity in resource quality by changing their space use, e.g. their home range size, and how this may influence ecosystem dynamics and trophic interactions. Here, we test whether the home range size of a keystone boreal herbivore, the snowshoe hare ( Lepus americanus ), varies with differences in the C:N, C:phosphorus (P), and N:P ratios of two preferred forage species, lowland blueberry ( Vaccinium angustifolium ) and red maple ( Acer rubrum ). We consider forage resources with higher C content relative to N and P to be lower quality than resources with lower relative C content. We use a novel approach, combining elemental distribution models with herbivore home range size estimates to test our hypothesis that hare home range size will be smaller in areas with access to high, homogeneous resource quality compared to areas with access to low, heterogeneous resource quality during summer months. Our results support our prediction for lowland blueberry, but not for red maple. Herbivore home range size decreased with increasing blueberry foliage quality, but also with decreasing spatial heterogeneity in blueberry foliage quality, i.e. N or P content. Herbivores in the boreal forest face strong nutritional constraints due to the paucity of N and P. Access to areas of high, homogeneous resource quality is paramount to meeting their dietary requirements with low effort. In turn, this may influence community (e.g., trophic interactions) and ecosystem (e.g., nutrient cycling) processes. Paradoxically, our study shows that taking a reductionist approach of viewing resources through a biochemical lens can lead to holistic insights of consumer spatial ecology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».