Biogeographic features mediate marine subsidies to island food webs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although marine subsidies often enrich terrestrial ecosystems, their influence is known to be context‐dependent. Additionally, the multitrophic impact of marine subsidies has not been traced through food webs across physically diverse islands. Here, we test predictions about how island characteristics can affect marine enrichment of food web constituents and how nutrients flow through island food webs. To evaluate enrichment and trace marine nutrients across food webs, we used stable isotopes of soil, flora, and fauna (n = 4752 samples) collected from 97 islands in British Columbia, Canada. Island area was the strongest predictor of enrichment across taxa; we found that samples were more 15N‐rich on smaller islands. Enrichment declined with distance from shore but less so on small islands, implying a higher per‐unit‐area subsidy effect. These area and distance‐to‐shore effects were taxon‐specific, and nearly twice as strong in basal food web groups. We also found that increases in δ15N correlated with increases in %N in basal trophic groups, as well as in songbirds, implying biologically relevant uptake of a potentially limiting nutrient. Path analysis demonstrated that subsidies in soil flow through plants and detritivores, and into upper‐level consumers. Our results reveal an interplay between island biogeography and marine subsidies in shaping island food webs through bottom‐up processes.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».