Predicting Predation through Prey Ontogeny Using Size-Dependent Functional Response Models
Notice bibliographique
Résumé
The functional response is a critical link between consumer and resource dynamics, describing how a consumer's feeding rate varies with prey density. Functional response models often assume homogenous prey size and size-independent feeding rates. However, variation in prey size due to ontogeny and competition is ubiquitous, and predation rates are often size dependent. Thus, functional responses that ignore prey size may not effectively predict predation rates through ontogeny or in heterogeneous populations. Here, we use short-term response-surface experiments and statistical modeling to develop and test prey size-dependent functional responses for water bugs and dragonfly larvae feeding on red-eyed treefrog tadpoles. We then extend these models through simulations to predict mortality through time for growing prey. Both conventional and size-dependent functional response models predicted average overall mortality in short-term mixed-cohort experiments, but only the size-dependent models accurately captured how mortality was spread across sizes. As a result, simulations that extrapolated these results through prey ontogeny showed that differences in size-specific mortality are compounded as prey grow, causing predictions from conventional and size-dependent functional response models to diverge dramatically through time. Our results highlight the importance of incorporating prey size when modeling consumer-prey dynamics in size-structured, growing prey populations.
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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) | 0,018 | 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 ».