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Enregistrement W6902519306 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6751524

Supplementary material from "Predator-mediated interactions through changes in predator home range size can lead to local prey exclusion"

2023· other· en· W6902519306 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationPredatorPopulationRange (aeronautics)SandpiperFunctional responseCalidrisVital rates

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The strength of indirect biotic interactions is difficult to quantify in the wild and can alter community composition. To investigate whether the presence of a prey species affects the population growth rate of another prey species, we quantified predator-mediated interaction strength using a multi-prey mechanistic model of predation and a population matrix model. Models were parameterized using behavioural, demographic and experimental data from a vertebrate community that includes the arctic fox (Vulpes lagopus), a predator feeding on lemmings and eggs of various species such as sandpipers and geese. We show that the positive effects of the goose colony on sandpiper nesting success (due to reduction of search time for sandpiper nests) were outweighed by the negative effect of an increase in fox density. The fox numerical response was driven by changes in home range size. As a result, the net interaction from the presence of geese was negative and could lead to local exclusion of sandpipers. Our study provides a rare empirically based model that integrates mechanistic multi-species functional responses and behavioural processes underlying the predator numerical response. This is an important step forward in our ability to quantify the consequences of predation on community structure and dynamics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8920,501

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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