MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7009971520

Functional roles of Arctic foxes in tundra ecosystems: ecosystem engineering, nutrient transport, and consumptive and non-consumptive effects on prey

2024· dissertation· en· W7009971520 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaParks CanadaMinnesota Environment and Natural Resources Trust FundUniversity of MinnesotaLegislative-Citizen Commission on Minnesota ResourcesChurchill Northern Studies CentreNational Geographic SocietyCanadian Nuclear Safety CommissionNational Science Foundation
Mots-clésPredationHabitatNest (protein structural motif)PopulationTundraArcticForagingTrophic cascade
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predators are widely recognized for their irreplaceable roles in influencing the abundance and traits of lower trophic levels. Yet, predators also shape community interactions and ecological processes via localized pathways, irrespective of their influence on prey density or behavior. I synthesized empirical and theoretical research and identified pathways by which predators have indirect ecological effects confined to discrete patches. This synthesis revealed how predators indirectly affect other species via patches – ranging from mediating scavenger interactions to influencing parasite/disease transmission risk – and ultimately provides a more holistic view of predation in ecosystems. I then demonstrated how satellite imagery could resolve whether Arctic foxes create biogeochemical hotspots via their denning behavior. Using satellite imagery, I showed that Arctic fox dens have greater plant productivity and green-up faster than reference sites, supporting the hypothesis that Arctic foxes cause the unique vegetation on their dens by concentrating nutrients derived from prey remains there. I then assessed how predators influence the reproductive ecology of Canada geese. Birds presumably select nest sites in areas they perceive are safer, but few links between spatial patterns of risk and nest habitat selection or nesting success exist. By comparing habitat selection models fit to goose nest locations and fox movement locations, I showed predator activity strongly affects the spatial distribution and reproductive success of geese. However, these effects were mediated by the date nest incubation started, revealing how nesting phenology and predator activity interact to shape bird reproduction. Finally, I assessed how fox predation affects goose reproductive success from an ecosystem-level perspective. I showed winter environmental conditions influence the abundance and availability of main winter foods for Arctic foxes, which in turn showed a numerical response to these foods and ultimately had a negative effect on goose reproductive success. These results demonstrate apparent competition between rodents and geese, and establish a link between the marine and terrestrial environments via Arctic fox use of marine subsidies. Given the importance of climate in mediating these trophic relationships, I contextualize the results of this thesis within ongoing climate change and highlight the vulnerability of coastal tundra ecosystems in a warming Arctic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,161 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)→Même sujetWildlife Ecology and Conservation→Travaux en français237 207→