Carnivore Coexistence Mechanisms in Multi-Predator Systems Under Resource Competition
Notice bibliographique
Résumé
The problem of coexistence among several carnivore species when resources are limited and vary is a key question in community ecology. Competitive exclusion can occur in multi-predator systems, but this is alleviated by ecological or behavioural means. The paper examines the coexistence mechanism of sympatric carnivores based on spatial, temporal, and dietary niche separation under resource competition. The camera traps (n = 140 stations), GPS telemetry (n = 35 individuals across four species), and scat analysis (n = 360 samples) were used to collect field data over 12 months in a semi-arid ecosystem. The findings indicate profound niche differentiation across all three axes. The values of the spatial overlap indices (Pianka index) ranged from 0.42 to 0.71, indicating moderate habitat segregation, and the values of the temporal activity overlap (Δ coefficient) ranged from 0.41 to 0.67, indicating partial temporal segregation. Dietary analysis revealed that the overlap of the prey among the species was small (Schoener D =0.36-0.52), and the carnivory was more dietary specialized (p=0.01). Generalized linear mixed models revealed that prey availability (β = 0.74, p = 0.001) and the presence of dominant predators (β = -0.62, p = 0.003) significantly affected habitat utilization. These results show that multidimensional niche partitioning helps coexistence and reduces direct competition despite resource scarcity. Behavioural plasticity and adaptive foraging also further increase species persistence. The research emphasizes the need for habitat and prey diversity to sustain stable carnivore groups. In general, this article presents quantitative data showing that coexistence in multi-predator systems is regulated by a balance between competition and ecological differentiation, with implications for biodiversity conservation and ecosystem management.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».