Climate warming restructures an aquatic food web over 28 years
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming can restructure lake food webs if trophic levels differ in their thermal responses, but evidence for these changes and their underlying mechanisms remain scarce in nature. Here we document how warming lake temperatures by up to 2°C, rather than changes in trophic state or fishing effort, have restructured the pelagic food web of a large European lake (Lake Maggiore, Italy). Our approach exploited abundance and biomass data collected weekly to yearly across five trophic levels from 1981 to 2008. Temperature generally had stronger effects on taxa than changes in fish predation or trophic state mediated through primary productivity. Consequently, we found that, as the lake warmed, the food web shifted in numerical abundance towards predators occupying middle trophic positions. Of these taxa, the spiny water flea (Bythotrephes longimanus) most prospered. Bythotrephes strongly limited abundances of the keystone grazer Daphnia, strengthening top-down structuring of the food web. Warmer temperatures partly restructured the food web by advancing peak Bythotrephes densities by approximately 60 days and extending periods of positive population growth by three times. Nonetheless, our results suggested that advances in the timing and size of peak Bythotrephes densities could not outpace changes in the timing and size of peak densities in their Daphnia prey. Our results provide rare evidence from nature as to how long-term warming can favour higher trophic levels, with the potential to strengthen top-down control of food webs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».