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Enregistrement W4322495264 · doi:10.22541/au.167751581.19158082/v1

Predator-mediated apparent competition persists in a rapidly changing Subarctic ecosystem

2023· preprint· en· W4322495264 sur OpenAlexaff
Milly Hong, James D. Roth, Laura McKinnon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationSubarctic climateEcologyBiologyArcticPredatorNest (protein structural motif)Abundance (ecology)PopulationCompetition (biology)Arctic foxSeabirdDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Alternative Prey Hypothesis (APH) states that predators switch to relatively more abundant prey when their main prey is scarce. In the High Arctic, lemming population cycles indirectly affect predation risk on alternative prey such as shorebird nests as they share a main predator, the arctic fox. In this study, we examined the indirect effects of arvicoline rodent cycles on alternative prey in the Subarctic where arctic and red fox coexist as predators of primary (lemmings, voles) and alternative prey (shorebird nests). Using 10 years of field data, our results indicate that interannual variation in daily nest survival of Dunlin was best explained by an interactive effect of arvicoline rodent abundance and arctic fox (not red fox) abundance. During high rodent years, shorebird nest survival appeared to be buffered from variation in arctic fox abundance but when rodents were absent, nest survival declined. We found no relationship between shorebird nest survival and red fox abundance despite red foxes being found in much higher abundance in the study area. Our results indicate that despite the presence of other predators and multiple primary prey species, predator-mediated interactions common to High Arctic sites, still hold true for the Subarctic in regards to the arctic fox, arvicoline rodents and shorebirds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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