A small dasyurid predator (Sminthopsis virginiae) rapidly learns to avoid a toxic invader
Notice bibliographique
Résumé
Context Invasive species are a leading cause of extinctions, yet predicting their ecological impacts poses a formidable challenge for conservation biologists. When native predators are naïve to invaders, they may lack appropriate behaviours to deal with the invader. In northern Australia, the invasion of the highly toxic cane toad (Rhinella marina) has caused serious population declines of reptilian and mammalian predators that are ill equipped to deal with toad toxins. Cane toads recently invaded the Kimberley region of Western Australia, where they potentially threaten several species of small dasyurid predators. Aims We investigated whether red-cheeked dunnarts (Sminthopsis virginiae) attack cane toads, and if so, whether individuals subsequently learn to avoid toads as prey. Methods We quantified feeding and learning behaviours in toad-naïve red-cheeked dunnarts from the north Kimberley in Western Australia. Key results All toad-naïve dunnarts attacked toads during their first encounter. Most dunnarts bit the toad on the snout, killed it by biting the cranium, and consumed the toad snout-first, thereby initially avoiding the toad’s parotoid glands. Most dunnarts partially consumed toads before discarding them, and only one animal showed visible signs of toad poisoning. All dunnarts rapidly learnt to avoid toads as prey after one or two encounters. Predators rejected toads as prey for the duration of the study (22 days), suggesting long-term retention of the knowledge that toads are noxious. Conclusions Our results show that red-cheeked dunnarts rapidly learn to avoid cane toads as prey. Implications Our study was limited by small sample sizes, but our results suggest that small dasyurids can adapt to the cane toad invasion via taste aversion learning.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».