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该研究表明，在菊科植物菊蒿（Tanacetum vulgare）系统中，蚜虫的存在与丰度比叶片萜类化合物在个体或样地水平的变异更能驱动蚂蚁的行为，表明蚂蚁主要受其互利伙伴（蚜虫）的引导而非植物化学特征的直接调控。
该研究证实，土壤中常见的吡虫啉与环氧菌唑混合物对蚯蚓繁殖等生活史特征具有协同毒性效应，其危害超出基于单一物质评估的预测，凸显了将农药混合物协同作用纳入环境风险评估框架的紧迫性。
该研究通过在荷兰东部斯海尔德河口进行的脉冲追踪实验发现，非本地太平洋牡蛎礁上的大型底栖动物在秋季对细菌浮游生物的摄食量显著高于夏季，且不同物种在碳氮循环与代谢活性上的季节响应模式存在差异，其中海绵、螃蟹和帽贝是主要的摄食者，而螃蟹、海绵和滨螺则表现出最高的代谢活性。
该研究通过引入“表型时钟”框架，将生物节律学指标应用于欧洲山毛榉森林的卫星时序数据，揭示了森林物候不仅受气候影响生长时间，更在年度活动节律的强度、碎片化和振幅上表现出独特的时空分异特征，从而为理解植物季节性策略及生态系统对环境变化的响应提供了新的跨学科视角。
该研究通过嵌套交叉验证表明，将半经验过程模型（PRELES）与深度学习相结合的过程引导神经网络（PGNN），在森林碳通量预测中不仅优于纯数据驱动模型和独立过程模型，且在数据稀缺及气候条件外推等场景下展现出更强的泛化能力与鲁棒性。
该研究通过分析全球 103 种植物的 1145 组数据，揭示了植物对食草作用存在非线性的耐受性（即对低损伤耐受而对严重损伤极度敏感），这一机制解释了为何植物通常仅受轻微损害，同时阐明了其在稳定种群动态、促进协同进化以及维持“绿色世界”中的关键作用。
该研究评估了水溶性皮质酮（WB-CORT）作为非侵入性工具在欧洲普通蛙蝌蚪中的应用潜力，发现其虽能有效反映体内激素水平并区分野生与实验室个体的生理差异，但在应对硝酸盐污染等环境压力时表现出局限性，表明该方法在保护生物学中的广泛应用仍需进一步验证。
该研究利用网络模型识别出印尼、莫桑比克、格洛里厄斯群岛和马来西亚的 10 个关键“踏脚石”珊瑚礁，这些地点对于在气候变化背景下维持全球气候避难所珊瑚礁网络的连通性至关重要。
该研究揭示了柑橘黄龙病病原菌（CLas）通过调控多巴胺信号轴（涉及 miR-31a 抑制 DcDop2 受体表达），进而影响激素水平以增强亚洲柑橘木虱的脂质代谢与繁殖力，从而促进自身增殖，揭示了病原菌与媒介昆虫在卵巢发育层面的协同进化机制。
该研究通过理论推导、数值模拟及自然群落数据验证，阐明了在异质竞争群落中弱扩散与大景观尺度如何通过提升物种持久性与可行性域来促进局部生物多样性。
该研究利用全球原位数据集，通过对比遥感反演色素、HPLC 实测色素及 18S rRNA 基因测序三种方法，揭示了浮游植物多样性与碳生物量之间关系的不确定性，并为未来利用 NASA PACE 卫星进行全球尺度观测奠定了基础。
这项研究通过对南印度洋和大西洋五个亚南极岛屿上 18 种海鸟的大规模病原体筛查与建模，揭示了宿主物种特异性是驱动感染性病原体群落分布的关键因素，并发现穴居物种因繁殖习性和社交接触较少而较少感染直接传播的病原体。
该研究通过引入基于生理机制的“胁迫度日”（SDD）指数，结合遥感与气候模型，揭示了地中海海草床在未达到致死温度阈值的情况下，仍因长期亚致死热胁迫导致严重破碎化，并预测在气候变化情景下其覆盖面积将大幅减少且栖息地适宜性崩溃。
该研究利用过程模型发现，地中海森林中夏季总初级生产力与树木径向生长之间出现了气候驱动的解耦现象，表明植被“绿化”趋势可能掩盖了森林结构脆弱性和衰退风险。
该研究通过一维和二维模型发现，噬菌体在空间扩张中的适应性选择高度依赖于资源可用性和系统维度，导致传统的孤立生长指标无法预测竞争结果，并揭示了资源消耗与复制相互作用下产生的非直观生态动力学现象。
本研究利用 Sentinel-2 遥感数据、机器学习及可解释人工智能技术，揭示了意大利不同气候区森林物种物候与生产力的响应机制，发现物候期延长主要受积温和春季气温驱动，而生产力变化则更多受能量和水资源限制，且物候转变与生产力增长之间存在显著的解耦现象。
该研究证实，亚利桑那灰松鼠在玛德雷群岛的分布格局主要受末次冰盛期历史栖息地面积与连通性的制约，揭示了物种分布对历史景观配置的滞后性响应，并强调了在气候变化背景下保护历史避难所及恢复廊道的重要性。
该论文介绍了一种利用 4 至 6 台 GPS 同步录音机组成的分布式小型阵列，通过全自动处理流程（涵盖事件匹配、频选互相关时差估计、几何一致性滤波及非线性优化）在复杂森林声景中实现鸟类三维定位，并验证了其在无需人工干预的情况下能准确恢复具有生态意义的空间结构。
该研究表明，长期捕食风险会诱导三刺鱼产生持久的性别特异性行为反应（雄性表现出躲藏策略改变和游泳耐力下降），但并未造成氧化损伤或生长抑制等长期生理代价。
本文提出了一种名为 MiSSA 的新方法，通过引入多重插补技术改进传统的集成步长选择分析（iSSA），有效解决了因假设线性插值而导致的旅行距离低估问题，从而在考虑路径不确定性的情况下显著提高了动物移动距离估计的准确性。