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 15 N‐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 δ 15 N 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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,138 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».