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Enregistrement W4416530923 · doi:10.1002/eap.70136

Weak effects of local prey density and spatial overlap on predation intensity in a temperate marine ecosystem

2025· article· en· W4416530923 sur OpenAlexaff
Max Lindmark, Christopher A. Griffiths, Valerio Bartolino, Viktor Thunell, Federico Maioli, Sean C. Anderson, Andrea Belgrano, Michele Casini, Katarzyna Nadolna‐Ałtyn, Joanna Pawlak, Marzenna Pachur, Marcin Rakowski, Karolina Wikström, Murray S. A. Thompson, Mayya Gogina, Didzis Ustups, Michael R. Spence

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilStiftelsen Oscar och Lili Lamms Minne
Mots-clésTrophic levelPredationBiomass (ecology)EcosystemAbundance (ecology)Generalist and specialist speciesTrophic cascadeMarine ecosystemMesopredator release hypothesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying the impact of lower trophic level species abundance on higher trophic level predators (and vice versa) is critical for understanding marine ecosystem dynamics and for implementing ecosystem-based management. Trophic ecosystem models generally predict a tight coupling between prey and fish predators, such that higher abundance of lower trophic species increases the abundance of higher trophic level predators. This assumes that predator feeding rates are limited by prey availability to some degree. Despite being a key component of predator-prey interactions and multispecies fisheries management, relatively few studies have assessed the impacts of prey availability on predation patterns of mobile, generalist fish predators using spatiotemporal models and local-scale stomach content, predator, and prey data. In this study, we explore the association between local density of key prey and predator stomach contents, and predator-prey spatiotemporal overlap and predation indices, using the Baltic Sea as a case study. We use three decades of spatially resolved biomass and stomach content data on Atlantic cod (Gadus morhua), and biomass data on three of its key prey: herring (Clupea harengus), the isopod Saduria entomon, and sprat (Sprattus sprattus). Using geostatistical generalized linear mixed-effects models fitted to relative biomass density and prey-mass-per-predator-mass, we estimate spatiotemporal trends and annual indices of biomass- weighted and area-expanded per-capita and population-level predation, predator-prey overlap, and the correlation between these indices. Range shifts have resulted in reduced predator-prey overlap over time, which is now the lowest in three decades. For Saduria, we find an association between prey availability and stomach contents, but not for herring or sprat. Similarly, only in Saduria do we find a positive correlation between population-level predation indices and the spatiotemporal overlap. Although behavioral interactions with pelagic prey are challenging to infer from stomach content and acoustic data due to high mobility leading to fine-scale spatiotemporal mismatch, the weak connection with local-scale availability, and low correlation between population-level predation and spatial overlap, could imply weaker coupling between pelagic prey and cod than previously thought. These findings provide key information on the strength of species interactions, which is crucial for the continued development of multispecies models and ecosystem-based fisheries management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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