Ecological impact of a generalist invader in the aquatic food web is mediated by environmental context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater ecosystems are threatened by the introduction of invasive species. Generalist invaders often compete with native species for shared resources, resulting in possible native species niche displacement. However, environmental heterogeneity may modulate the level of individual specialisation in invasive species, altering the outcome of interspecific competition between invasive and native species. The objectives of our study were to (1) evaluate the environmental context of dietary specialisation and trophic position of an invasive species according to the Environmental Matching Hypothesis (EMH), and (2) consider how the environmental context of invasive species dietary resource use may influence the dietary niche of native species competing for similar resources. Resource use, trophic position and dietary niche were determined using gut content and stable isotope analyses for the invasive round goby ( Negobius melanostomus ) and the native yellow perch ( Perca flavescens ), along environmental gradients in an invaded fluvial ecosystem. Our results were in support of EMH for the invader diet and resource specialisation, but not trophic position. Under environmental conditions of high water‐conductivity, round gobies were generalists feeding mostly on pelagic prey. Under more challenging environmental conditions of low water‐conductivity, the invader specialised on preferred high‐quality benthic prey. The ecological impact of the round goby was greatest at low water‐conductivity sites where the invader was a benthic specialist; there was a greater relative dietary niche overlap between the invader and the native species. Our study uniquely illustrates how invasive species’ resource specialisation can be modulated by spatial environmental heterogeneity within ecosystems, and how this can subsequently alter the ecological impact of the invader on native species in aquatic food webs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,019 | 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».