The direct and indirect effects of temperature on a predatorprey relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abiotic factors may directly influence community structure by influencing biotic interactions. In aquatic systems, where gape-limited predators are common, abiotic factors that influence organisms' growth rates potentially mediate predatorprey interactions indirectly through effects on prey size. We tested the hypothesis that temperature influences interactions between aquatic size-limited insect predators (Notonecta kirbyi) and their larval anuran prey (Hyla regilla) beyond its indirect effect on prey size. Notonecta kirbyi and H. regilla were raised and tested in predatorprey trials at one of three experimentally maintained temperatures, 9.9, 20.7, or 25.7°C. Temperature strongly influenced anuran growth and predator success; mean tadpole mass over time was positively related to temperature, while the number of prey caught was negatively related. At higher temperatures tadpoles attained greater mass more quickly, allowing them to avoid capture by notonectids. However, the probability of capture is a function of both mass and temperature; temperature was a significant explanatory variable in a logistic regression equation predicting prey capture. For a given prey mass, tadpoles raised in warmer water experienced a higher probability of capture by notonectids. Thus, rather than being static, prey size refugia are influenced directly by abiotic factors, in this case temperature. This suggests that temperature exerts differential effects on notonectid and larval anurans, leading to differences in the probability of prey capture for a given prey mass. Therefore, temperature can influence predatorprey interactions via indirect effects on prey size and direct effects on prey.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».