Unraveling Omnivory and Community Interactions Between Primary Producers and an Apex Predator
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The effects of climate and plant phenological changes on herbivorous species are widely recognized, yet less research has focused on predatory species, even though vegetative components can account for large proportions of their diet. The historical focus on predation through the lens of simple interactions between obligate carnivores and their prey oversimplifies many species' roles within ecological communities and minimizes other, equally important community functions. We used a long‐term, individual‐based dataset on an omnivorous species, the brown bear (Ursus arctos), to identify long‐term diet patterns and factors contributing to annual variation in diet. We used carbon and nitrogen stable isotopes measured in hair and Bayesian mixing models to determine annual diet among three demographic classes and then used linear mixed models to relate diet to indices of food availability. Variation in both carbon and nitrogen values were explained by bilberry (Vaccinium myrtillus) productivity. Additionally, even as the moose population increased over time, there was no increase in the proportion of moose in the diet. The variation in the proportion of moose in the diet slightly decreased throughout the study, while the proportion of bilberry became increasingly more variable. Our results highlight that even though vegetative diet components are typically considered less important to predator ecology, brown bear diet in Sweden responded to changes in berry availability, regardless of prey availability. It will be crucial to put more emphasis on the vegetative parts of diets as we predict how species and ecological communities respond to climate change because predators serve many more functions within their community besides predation alone.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».