Wolves alter the trajectory of forests by shaping the central place foraging behaviour of an ecosystem engineer
Notice bibliographique
Résumé
Predators can directly and indirectly alter the foraging behaviour of prey through direct predation and the risk of predation, and in doing so, initiate indirect effects that influence myriad species and ecological processes. We describe how wolves indirectly alter the trajectory of forests by constraining the distance that beavers, a central place forager and prolific ecosystem engineer, forage from water. Specifically, we demonstrate that wolves wait in ambush and kill beavers on longer feeding trails than would be expected based on the spatio-temporal availability of beavers. This pattern is driven by temporal dynamics of beaver foraging: beavers make more foraging trips and spend more time on land per trip on longer feeding trails that extend farther from water. As a result, beavers are more vulnerable on longer feeding trails than shorter ones. Wolf predation appears to be a selective evolutionary pressure propelled by consumptive and non-consumptive mechanisms that constrain the distance from water beavers forage, which in turn limits the area of forest around wetlands, lakes and rivers beavers alter through foraging. Thus, wolves appear intricately linked to boreal forest dynamics by shaping beaver foraging behaviour, a form of natural disturbance that alters the successional and ecological states of forests.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».