Properties of vertebrate predator–prey networks in the high Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Predation is an important ecological process that can significantly impact the maintenance of ecosystem services. In arctic environments, the relative ecological importance of predation is thought to be increasing due to climate change, partly because of increased productivity with rising temperatures. Therefore, understanding predator-prey interactions in arctic ecosystems is vital for the sustainable management of these northern regions. Network theory provides a framework for quantifying the structures of ecological interactions. In this study, we use dietary observations on mammalian and avian predators in a high arctic region, including isolated peninsulas on Ellesmere Island and north Greenland, to construct bipartite trophic networks. We quantify the complexity, specialization, and nested as well as modular structures of these networks and also determine if these properties varied among the peninsulas. Mammal prey remains were the dominant diet item for all predators, but there was spatial variation in diet composition among peninsulas. The predator-prey networks were less complex, had more specialized interactions, and were more nested and more modular than random expectations. However, the networks displayed only moderate levels of modularity. Predator species had less specialized interactions with prey than prey had with predators. All network properties differed among the peninsulas, which highlights that ecosystems often show complex responses to environmental characteristics. We suggest that gaining knowledge about spatial variation in the characteristics of predator-prey interactions can enhance our ability to manage ecosystems exposed to environmental perturbations, particularly in high arctic environments subject to rapid environmental change.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».