Threat or treat: the role of fish exudates in the growth and life history of <i>Daphnia</i>
Notice bibliographique
Résumé
In kairomone studies, it is often implicitly assumed that the only effect of predator exudates on their prey is to trigger anti‐predator defenses. However, chemicals originating from fish activity may also fertilize the environment and enhance the growth of zooplankton prey by increasing bacterial food availability. It is necessary to separate these two effects in order to examine the adaptive significance of zooplankton anti‐predation defenses and the ability of the prey to benefit from fish‐related food. Here, we have employed differential filtration of media to permit assessment of these two effects on growth rate and life history adjustments in two Daphnia species that differ in body size and the ability to collect small particles (greater in small‐bodied D. cucullata than in larger D. hyalina ). Filters of three mesh sizes were employed: 2 μm (most bacteria pass, but detritus is retained), 0.45 μm (standard) and 0.20 μm (most bacteria and detritus retained). The concentration of kairomones in the fish medium was assumed to be unaffected by filtration. However, the abundance of bacteria in the fish and no‐fish media was dependent on the filter mesh size. This influenced the food level and its impact on Daphnia growth rate and life history. The effect of fish‐related bacterial food was greater under low than under high algal food conditions (0.1 and 1.0 mg C/L) and more significant in D. cucullata . Use of media with a diminished bacterial abundance revealed the effect of kairomones alone as (1) reduced growth rate, size at reproduction, number of pre‐adult instars, age at maturation, level of the integrated egg and body lipids, egg volume, and (2) increased number of eggs per clutch vs. body length. These effects were equally strong in both species, despite differences in body size, and were greater at the higher algal food concentration. The findings of this study indicate the need to re‐analyze and possibly revise the results of previous kairomone studies, especially those using media filtered through mesh sizes coarser than 0.2 μm that were performed under limiting algal food conditions or with species particularly able to benefit from bacterial food.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».