State‐dependent risk‐taking by green sea turtles mediates top‐down effects of tiger shark intimidation in a marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
1. A predictive framework of community and ecosystem dynamics that applies across systems has remained elusive, in part because non-consumptive predator effects are often ignored. Further, it is unclear how much individual-level detail community models must include. 2. Previous studies of short-lived species suggest that state-dependent decisions add little to our understanding of community dynamics. Body condition-dependent decisions made by long-lived herbivores under risk of predation, however, might have greater community-level effects. This possibility remains largely unexplored, especially in marine environments. 3. In the relatively pristine seagrass community of Shark Bay, Australia, we found that herbivorous green sea turtles (Chelonia mydas Linnaeus, 1758) threatened by tiger sharks (Galeocerdo cuvier Peron and LeSueur, 1822) select microhabitats in a condition-dependent manner. Turtles in poor body condition selected profitable, high-risk microhabitats, while turtles in good body condition, which are more abundant, selected safer, less profitable microhabitats. When predation risk was low, however, turtles in good condition moved into more profitable microhabitats. 4. Condition-dependent use of space by turtles shows that tiger sharks modify the spatio-temporal pattern of turtle grazing and their impacts on ecosystem dynamics (a trait-mediated indirect interaction). Therefore, state-dependent decisions by individuals can have important implications for community dynamics in some situations. 5. Our study suggests that declines in large-bodied sharks may affect ecosystems more substantially than assumed when non-lethal effects of these top predators on mesoconsumers are not considered explicitly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».