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Enregistrement W2069426054 · doi:10.2983/035.028.0211

Shell Traits of a Marine Mussel Mediate Predation Selectivity by Crabs and Sea Stars

2009· article· en· W2069426054 sur OpenAlexaffabout
BriAnne Addison

Notice bibliographique

RevueJournal of Shellfish Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPredationMusselIntertidal zoneFisheryMytilusEcologyDecapodaZoologyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crabs and sea stars are known to preferentially select mussels with morphological traits that diminish the predators' searching or handling times. I compared two distinct morphotype of mussels (Mytilus trossulus; Gould, 1850) from Howe Sound, British Columbia, Canada, by dissection and measurement. Then, I experimentally offered mussels of the two morphotypes on the same patch to crabs (Cancer productus; Randall, 1839) and sea stars (Pisaster ochraceus; Brandt, 1835) to quantify the extent to which these predators select prey based on morphological features. Sea stars preferentially consumed mussels with gaps in shell closures, although these mussels also had larger adductor muscles compared with mussels rejected. Gaps at the shell margin presumably allowed sea stars easier access between shell valves to insert their stomachs and begin digestion. Small crabs preferentially consumed mussels with thin shells, which are easier to crush, whereas, large crabs consumed more thick-shelled mussels, possibly because these mussels were larger and offered greater energetic return. However, overall, crabs and sea stars did not exhibit strong preferences for smaller or larger mussel prey. These findings indicate that morphological features of mussels are important in prey selection by crab and sea star predators. Predator selectivity could cause a trade-off in defense strategies in mussels, and ultimately mediate indirect effects between these predators in the rocky intertidal community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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