Gastropod shell repair tracks predator abundance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predator‐prey interactions can shape biological communities and drive evolutionary change. The assessment of predation rates in modern and ancient ecosystems presents many challenges. We examined the utility of one common predation metric, shell repair frequency, as a proxy for crushing predation on marine gastropod populations. Our six localities near Bamfield, British Columbia, represented two contrasting predation regimes: three high‐wave‐energy (exposed) environments have low predation rates, while three low‐wave‐energy (protected) environments exhibit high predation rates. We measured the occurrence of repair scars for local populations of the gastropod Chlorostoma funebrale, and recorded multiple independent variables (shell measurements, water velocity, predatory crab abundance) at each locality. Fisher's exact test established that the repair frequencies observed in the protected localities were significantly greater than those of the exposed environments. Factors important in predicting the likelihood of an individual having a repair scar were examined using binomial logistic regression. A model containing the main effects of crab abundance, shell height, shell thickness and water velocity provided the best fit in predicting the presence of repair scars, with crab abundance having the largest contribution. The strong relationship between the presence of repair scars and predator abundance indicates that repair frequency is a valid tool for assessing predation intensity in gastropod populations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».