A review of niche segregation across sympatric breeding seabird assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Breeding seabirds challenge the concept of niche segregation among competing species because similar competitors with comparable life histories can coexist in large multi‐species colonies. This makes them an ideal model organism for studying the Hutchisonian niche model, which proposes interspecific niche segregation, across n ‐dimensions. Recent advances in assessment of ecological niches have improved our understanding of the mechanisms leading to at‐sea segregation. We examine 152 published studies investigating one or more of three niche spaces in breeding seabirds: dietary items, stable isotopes (isotopic niche) and spatial distribution (horizontal and vertical). Most studies focused on one rather then multiple niche spaces in combination. When multiple niche spaces were combined, higher segregation than overlap was reported, compared with when niche spaces were assessed individually, as is predicted by the n ‐dimensional hypervolume concept. Studies investigating vertical (diving) foraging dimensions in addition to the more traditional horizontal (spatial) assessment reported more spatial segregation than overlap, compared with studies focusing only on horizontal or vertical dimensions. Segregation increased with colony size, suggesting an effect of competition. Segregation also increased during chick‐rearing, when taxa were more phylogenetically distant, and when foraging ecology was more similar. To gain a comprehensive understanding of sympatric competitors' interactions and their ecological niche space, it is important to combine approaches and standardize methodologies. Embracing multidimensional approaches to assess niche segregation in seabird species can inform effective conservation and management practices in marine ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».