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Enregistrement W4360975663 · doi:10.1002/ecs2.4485

Global change risks a threatened species due to alteration of predator–prey dynamics

2023· article· en· W4360975663 sur OpenAlexafffund
Guillemette Labadie, Clément Hardy, Yan Boulanger, Virginie Vanlandeghem, Mark Hebblewhite, Daniel Fortin

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCompute CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Laval
Mots-clésThreatened speciesEcologyClimate changeTrophic cascadeTrophic levelPredationGlobal changeFood webEcosystemBorealTaigaLand use, land-use change and forestryEnvironmental scienceEnvironmental changeGlobal warmingLand useBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although global change can reshape ecosystems by triggering cascading effects on food webs, indirect interactions remain largely overlooked. Climate‐ and land‐use‐induced changes in landscape cause shifts in vegetation composition, which affect entire food webs. We used simulations of forest dynamics and movements of interacting species, parameterized by empirical observations, to predict the outcomes of global change on a large‐mammal food web in the boreal forest. We demonstrate that climate‐ and land‐use‐induced changes in forest landscapes exacerbate asymmetrical apparent competition between moose and threatened caribou populations through wolf predation. Although increased prey mortalities came from both behavioral and numerical responses, indirect effects from numerical responses had an overwhelming effect. The increase in caribou mortalities was exacerbated by the cumulating effects of land use over the short term and climate change impacts over the long term, with higher impact of land use. Indirect trophic interactions will be key to understanding community dynamics under global change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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