Density‐ and resource‐dependent movement characteristics in a rotifer
Notice bibliographique
Résumé
Summary Theory predicts that consumers can increase their energy intake by spending more time within resource‐rich areas and/or by avoiding areas where local competitor densities are high. A consumer whose movements are described by a simple random walk can achieve these objectives by adjusting its turn frequency and/or speed. We recorded movements, as series of steps, by 180 individual rotifers ( B rachionus calyciflorus ) in glass capillary tubes to test the influence of resource density, competitor density and their statistical interaction on movement parameters. Four treatments contrasted opposing levels of algae (resource) and conspecific density in a 2 × 2 factorial design. Our results indicate that density‐ and resource‐dependent behaviours act through different mechanisms to shape patterns of rotifer movement. Turn frequency increased up to twofold in resource‐rich treatments, depending on the presence or absence of competitors. In contrast, swimming speed was 50% greater in the presence of competitors under all treatments, but was only slightly depressed by the presence of resources alone. We show how these two different movement mechanisms may be integrated into predictions of consumer population spread as resource and competitor densities vary. We discuss implications of the contrasting and complementary nature of these different movement mechanisms and their possible adaptations to different environmental stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».