Woher wissen Sie, welche Organismen Schlüsselarten sind?

Laut der Wikipedia-Seite ist eine Schlüsselart:

Eine Schlüsselart ist eine Art, die im Verhältnis zu ihrer Häufigkeit einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf ihre Umwelt hat.

So könnten Sie die Keystone-Arten in einem Ökosystem ausarbeiten, indem Sie die Populationsgröße und den „Effekt“ der Entfernung der Art aus dem Ökosystem untersuchen. Wenn Sie die Einheiten des „Effekts“ für alle Arten im Ökosystem standardisieren würden, wären die Keystone-Arten diejenigen mit dem höchsten Effekt-/Populationsanteil. Ich weiß nicht, ob es eine kritische Größe dieses Bruchteils für eine Art gibt, die als "Schlüsselstein" bestimmt werden soll, aber wenn es eine gibt, könnten Sie eine Schlüsselsteinart explizit definieren. Damit wäre das von Ihnen erwähnte Problem der Interdependenz ausgeschlossen.

(Andere Antwort posten, da die Frage anders angegangen wird)

Wenn Sie dies noch einmal lesen, haben Sie, glaube ich, gefragt, wie wir diese Schlüsselarten experimentell ableiten würden.

Als Ausgangspunkt könnte man Netzwerkinferenz auf Artenzählungen im Ökosystem anwenden ( https://doi.org/10.1890/09-0731.1 , https://doi.org/10.1038/s41598-017-07009-x , https ://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.11.031 , als Beispiele). Diese Art von Studie gibt Netzwerke zurück, die die Wechselwirkungen zwischen Arten darstellen – Sie könnten dann diese Netzwerke nach Arten mit vielen Verbindungen im Netzwerk durchsuchen. Die Entfernung einer Art mit vielen Wechselwirkungen mit vielen anderen Arten hat wahrscheinlich größere Auswirkungen als die Entfernung einer Art mit weniger Wechselwirkungen, was darauf hindeutet, dass es sich um Schlüsselarten handelt.

Mir ist in Ihrer Frage klar, dass Sie implizieren, dass jede Art eine Wechselwirkung mit jeder anderen Art im Ökosystem hat, aber Studien wie die oben genannten zeigen, dass dies möglicherweise nicht wahr ist. Oder zumindest können viele dieser Wechselwirkungen indirekt über eine andere Art sein.

Nach einer solchen Studie könnten Sie statistische Methoden wie die Pearson-Korrelation anwenden, um die „Stärke“ der Wechselwirkungen im Netzwerk herauszuarbeiten. Daraus konnten Arten mit vielen hochgradigen Wechselwirkungen als Schlüsselpfeiler identifiziert werden. Alternativ könnten Sie versuchen, eine Parameteranpassung an die erlernte Netzwerkstruktur vorzunehmen (wie Sie dies im Fall der Bayes'schen Netzwerke oben tun können), um zu versuchen und vorherzusagen, was mit der Häufigkeit anderer Arten passiert, wenn Sie einen Ihrer Kandidaten-„Schlüsselsteine“ entfernen.

Ich hoffe, das gibt einen experimentelleren Blickwinkel auf die Lösung dieser Frage!