How biotic interactions structure species’ responses to perturbations

生态学 生物 消光(光学矿物学) 生物成分 人口 群落结构 抗性(生态学) 非生物成分 社会学 人口学 古生物学
作者
Ismaël Lajaaiti,Sonia Kéfi,Jean‐François Arnoldi
出处
期刊:Proceedings of The Royal Society B: Biological Sciences [Royal Society]
卷期号:291 (2032) 被引量:1
标识
DOI:10.1098/rspb.2024.0930
摘要

Predicting how ecological communities will respond to disturbances is notoriously challenging, especially given the variability in species’ responses within the same community. Focusing solely on aggregate responses may obscure extinction risks for certain species owing to compensatory effects, emphasizing the need to understand the drivers of the response variability at the species level. Yet, these drivers remain poorly understood. Here, we reveal that despite the typical complexity of biotic interaction networks, species’ responses follow a discernible pattern. Specifically, we demonstrate that the species whose population abundances are most reduced by biotic interactions—which are not always the rarest species—are those that exhibit the strongest responses to disturbances. This insight enables us to pinpoint sensitive species within communities without requiring precise information about biotic interactions. Our novel approach introduces avenues for future research aimed at identifying sensitive species and elucidating their impacts on entire communities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
陈M雯完成签到 ,获得积分10
2秒前
loga80完成签到,获得积分0
4秒前
逢场作戱__完成签到 ,获得积分10
6秒前
特别圆的正方形完成签到 ,获得积分10
6秒前
xy完成签到 ,获得积分10
7秒前
赫连人杰完成签到,获得积分10
8秒前
LLL完成签到 ,获得积分10
9秒前
神勇的天问完成签到 ,获得积分10
10秒前
阿狸完成签到 ,获得积分0
12秒前
CJW完成签到 ,获得积分10
22秒前
依依完成签到 ,获得积分10
26秒前
青树柠檬完成签到 ,获得积分10
26秒前
bbsheng完成签到,获得积分10
27秒前
Ayn完成签到 ,获得积分10
27秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
周全完成签到 ,获得积分10
35秒前
大帅比完成签到 ,获得积分10
38秒前
xiaozou55完成签到 ,获得积分10
44秒前
魔幻友菱完成签到 ,获得积分10
50秒前
背书强完成签到 ,获得积分10
53秒前
nianshu完成签到 ,获得积分10
55秒前
左丘映易完成签到,获得积分0
56秒前
酷波er应助单薄念波采纳,获得10
1分钟前
迅速的念芹完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Liziqi823完成签到,获得积分10
1分钟前
liuyq0501完成签到,获得积分0
1分钟前
zhang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xybjt完成签到 ,获得积分10
1分钟前
glomming完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Bryan应助LMFY采纳,获得10
1分钟前
zhaoxiaonuan完成签到,获得积分10
1分钟前
dream完成签到 ,获得积分10
1分钟前
落寞剑成完成签到 ,获得积分10
1分钟前
故意的怜晴完成签到 ,获得积分10
1分钟前
是小小李哇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
YangMengting完成签到 ,获得积分10
1分钟前
帅气天荷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
潘fujun完成签到 ,获得积分10
1分钟前
btcat完成签到,获得积分10
1分钟前
书生也是小郎中完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167368
捐赠科研通 3248732
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875065
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664