Foxes engineer hotspots of wildlife activity on the nutrient-limited Arctic tundra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predators largely affect ecosystems through trophic interactions, but they also can have indirect effects by altering nutrient dynamics and acting as ecosystem engineers. Arctic foxes ( Vulpes lagopus ) are ecosystem engineers that concentrate nutrients on their dens, creating biogeochemical hotspots with lush vegetation on the nutrient-limited tundra. Red foxes ( V. vulpes ) similarly engineer subarctic environments through their denning behavior, and have recently expanded onto the tundra where they now often occupy historical Arctic fox dens. We evaluated the impact of fox denning activity on the spatial behavior of other tundra wildlife by comparing predator and herbivore visits to 12 natal dens and adjacent control sites over two years using camera traps in northeastern Manitoba, where both fox species are sympatric. Both the capture rates and species richness of wildlife were significantly greater at fox dens relative to control sites. Predators were detected almost exclusively on dens occupied by foxes, where they were observed investigating and scavenging prey remains (carrion, feathers), suggesting carcass presence or fox presence attracts predators to den sites. Caribou ( Rangifer tarandus ) also visited dens more often than control sites, likely attracted by the enhanced vegetation typically found on dens. Our results suggest fox ecosystem engineering affects the spatial distribution of herbivores by enriching vegetation at dens, and other predators by providing carrion. Understanding how predators affect other organisms via non-trophic interactions provides an enriched view of their functional roles within ecosystems.
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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 | 0,001 | 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 ».