Real-time invasion dynamics reveal the drivers of predator spread and prey extirpation on an island
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-native predators profoundly restructure island biological communities worldwide, yet their management is hindered by limited empirical understanding of the dynamics of predator spread and prey extirpation. Here, we integrate two decades of field surveys, citizen-science records, and standardized transects to reconstruct the invasion of the snake Hemorrhois hippocrepis on Ibiza and its impact on the endangered, endemic lizard Podarcis pityusensis. We found a marked acceleration in range expansion despite intensified culling, evidence for the transition from establishment to spread stages of this invasion. Spatially explicit invasion maps combined with citizen reports of lizard disappearance show a non-linear acceleration in the interval from predator arrival to local prey extirpation, shortening from over ten years in early-invaded areas to three years in recently invaded areas. The observed patterns are consistent with density-dependent predator pressure, which generates a wave-like, rapidly advancing invasion front evidenced by declining snake body condition and reduced efficiency of snake captures in long-invaded areas. Our study empirically confirms theoretical predictions of nonlinear spread and impact dynamics and highlights how citizen science can crucially help documenting early invasion stages. Effectively incorporating the non-linear dynamics of invasions into conservation strategies is urgent to mitigate invasion-driven transformations of fragile island ecosystems worldwide.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».