On the sensitivity of food webs to multiple stressors
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the effects of multiple stressors on ecosystems is becoming increasingly vital with global changes. The role of species interactions in propagating the effects of stressors, although widely acknowledged, has yet to be formally explored. Here, we conceptualise how stressors propagate through food webs and explore how they affect simulated three-species motifs and food webs of the Canadian St. Lawrence System. We find that overlooking species interactions invariably underestimate the effects of stressors, and that synergistic and antagonistic effects through food webs are prevalent. We also find that interaction type influences a species' susceptibility to stressors; species in omnivory and tri-trophic food chain interactions in particular are sensitive and prone to synergistic and antagonistic effects. Finally, we find that apex predators were negatively affected and mesopredators benefited from the effects of stressors due to their trophic position in the St. Lawrence System, but that species sensitivity is dependent on food web structure. In conceptualising the effects of multiple stressors on food webs, we bring theory closer to practice and show that considering the intricacies of ecological communities is key to assess the net effects of stressors on species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».