Non‐native species have higher consumption rates than their native counterparts
Notice bibliographique
Résumé
Non-native species can be major drivers of ecosystem alteration, especially through changes in trophic interactions. Successful non-native species have been predicted to have greater resource use efficiency relative to trophically analogous native species (the Resource Consumption Hypothesis), but rigorous evidence remains equivocal. Here, we tested this proposition quantitatively in a global meta-analysis of comparative functional response studies. We calculated the log response ratio of paired non-native and native species functional responses, using attack rate and maximum consumption rate parameters as response variables. Explanatory variables were consumer taxonomic group and functional feeding group, habitat, native assemblage latitude, and non-native species taxonomic distinctiveness. Maximum consumption rates for non-native species were 70% higher, on average, than those of their native counterparts; attack rates also tended to be higher, but not significantly so. The magnitude of maximum consumption rate effect sizes varied with consumer taxonomic group and functional feeding group, being highest in favour of non-natives for molluscs and herbivores. Consumption rate differences between non-native and native species tended to be greater for freshwater taxa, perhaps reflecting sensitivity of insular freshwater food webs to novel consumers; this pattern needs to be explored further as additional data are obtained from terrestrial and marine ecosystems. In general, our results support the Resource Consumption Hypothesis, which can partly explain how successful non-native species can reduce native resource populations and restructure food webs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».