MEASURING THE IMPACT OF DYNAMIC ANTIPREDATOR TRAITS ON PREDATOR–PREY–RESOURCE INTERACTIONS
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the limitations of the most widely used method for quantifying the impact of dynamic antipredator traits on food chain dynamics and discusses alternative approaches. The standard method for a predator-prey-resource chain estimates the effects of the prey's defensive behavior by comparing population densities or fitness measures in a "predator cue" treatment to those in a no-predator treatment. This design has been interpreted as providing a measure of the "nonconsumptive effect" of the predator on the prey and the "trait-mediated indirect effect" of the predator on the resource. Other approaches involve measurements of the impact of the behavior in the presence of functional predators. The questions addressed here are: (1) How consistent are the results of different approaches? (2) How time-dependent are their results? (3) How well do they correspond to theoretical measures of effect size? (4) How useful are the measurements in understanding system dynamics? A model of a tritrophic system in which the prey species adjusts a defensive trait adaptively is used to evaluate the experimental designs. Measures of changes in prey fitness or population density in a cue treatment generally include offsetting effects of the cost of the behavior and the benefit of more resources. This means that the sign of the effect, as well as its magnitude, may change depending on when the experiment is terminated. Because predation is not present in the cue treatment, few conclusions can be drawn about the impact of the behavior on population densities or fitness of the prey in a natural setting with predators. Cue experiments often do not accurately separate trait-mediated from density-mediated effects on the resource. Most scalar measures of effects are sensitive to experimental duration and initial densities. Use of a wider range of experimental designs to measure trait-related effects is called for.
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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 ».