Agriculture land-use change seasonally rewires stream food webs: A case study from headwater streams in the Lake Erie watershed
Notice bibliographique
Résumé
Human impacts, like agricultural land-use change, alter natural patterns of resource availability and consumer response through space and time threatening the stability of ecosystems. In streams, removal of riparian zones and nutrient loading through agriculture may alter seasonal asynchronous resource fluxes and lead to food web rewiring and stability loss. Here, we seasonally sampled three streams across an agricultural gradient to determine how agricultural land-use change rewires seasonal stream food web structures. We show that agricultural land-use change seasonally rewired trophic interactions through reduced terrestrial energy use and trophic position. Additionally, agricultural land-use change drove steeper biomass size spectrum slopes and shifted fish communities to high abundances of small individuals. Collectively, our results suggest agricultural land-use change may be homogenizing stream food webs towards productive, single-energy channel dominated webs with faster turnover rates. Theory predicts such changes are indicative of instability, suggesting agriculture may be destabilizing stream food webs. Importantly, our results indicate agricultural land-use strategies that aim to retain riparian zones and reduce nutrient run-off may be important for reducing potential destabilizing effects. As agriculture is expected to increase to support growing human populations, elucidating strategies to maintain resilient stream food webs in agricultural landscapes is essential.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».