Spatial signature of resource distribution is mediated by consumer body size and habitat preference
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consumers shape spatial patterns on landscapes by amplifying or dampening environmental heterogeneity through feeding, excretion, and movement of resources. The degree to which the environment is modified by consumers depends on species’ traits, including body mass, movement and foraging behavior, and habitat specialization. Global change is altering the size and traits of consumer populations, but our understanding of how this may impact resource heterogeneity is limited. Here, we developed an individual-based model of habitat specialists’ and generalists’ movement and activity in a patchy landscape and investigated the impact of changes in population and mean body sizes on landscape-scale resource heterogeneity. We found that consumers specializing on low-resource habitats (a common risk avoidance strategy) increased spatial resource heterogeneity regardless of their population and body size. By contrast, generalists eroded differences among habitats, and we further found that resource heterogeneity decreased with the average body size of generalist consumers, even while controlling for total consumer biomass. Larger perceptual ranges increased the area over which generalist consumers could select foraging habitat, and reduced the extent to which they eroded landscape structure. These nuanced spatial outcomes of consumer-resource interactions emerge from how metabolic demands, which scale nonlinearly with body size, play out among habitat types which attract different consumers, as well as the scale at which those consumers make habitat selection decisions. Since global change disproportionately impacts larger species and specialists, indirect consequences on ecosystems may arise via biotic processes, affecting spatial heterogeneity of future landscapes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».