Patchy indirect effects: how predators drive landscape heterogeneity and influence ecosystem dynamics via localized pathways
Notice bibliographique
Résumé
Predators are widely recognized for their irreplaceable roles in regulating the abundance and altering the traits of lower trophic levels. Yet, predators also have irreplaceable roles in shaping community interactions and ecological processes in highly localized pathways, irrespective of their influence on prey density or behavior. We introduce a conceptual framework, patchy indirect effects , that outlines how predators indirectly affect other organisms via landscape patches. We focus on three main pathways and provide examples and detailed case studies herein: generating and distributing prey carcasses, creating biogeochemical hotspots by concentrating nutrients derived from prey, and killing ecosystem engineers that create patches. In each pathway, indirect effects of predation are localized within discrete areas with measurable spatial and temporal boundaries. Whereas density- and trait-mediated indirect effects function via population-scale changes, the patchy indirect effects concept outlines how predators drive landscape heterogeneity and influence ecosystem dynamics – including scavenger interactions, nutrient cycling, parasite/disease transmission risk, and local biodiversity – through pathways that function at individual- and patch-level scales. Our synthesis provides a more holistic view of the functional role of predation in ecosystems by addressing how predators create patchy landscapes via localized pathways, in addition to influencing the abundance and behavior of lower trophic levels.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».