The stars are out: Predicting the effect of seawater freshening on the ecological impact of a sea star keystone predator
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the myriad effects of climate change on ecological communities is a major challenge for scientists, and to date relatively few studies have focused on the effects of sea freshening on species interactions. In particular, changes in keystone species predatory effects could be pervasive. Here, we assess the consequences of decreasing salinity on the ecological impact exerted by a keystone predatory sea star, Asterias rubens . We quantified sea star functional responses (FRs; per capita predation as a function of prey density) under decreasing salinity treatments aligned with climate change projections (18ppt, 15ppt, 12ppt). Furthermore, we combined FRs with larval recruitment estimates, i.e. ecological “Impact Potential”, to act as an ecological indicator of predator population-level responses under this environmental change. Attack and maximum feeding rates of sea stars were reduced by decreasing salinities, with no instances of predation found at 12ppt. Given that decreasing salinities also reduced larval sea star recruitment, the overall Impact Potential of this keystone predator species was lessened by decreased salinity. Sea freshening projections by the end of this century could thus drive significant decreases in the effects of this keystone predator, with serious implications for the structuring and functioning of ecological communities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».