Breeding-site selection by the poison frog Ranitomeya biolat in Amazonian bamboo forests: an experimental approach
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection in amphibians has typically been investigated using species that breed in medium-sized to large bodies of water. So far, few studies have focused on tropical, phytotelm-breeding species. We examined habitat selection in the context of reproductive resource use by Ranitomeya biolat (Morales, 1992), a poison frog that uses bamboo internodes as breeding sites. We conducted field observations and experiments using bamboo and PVC sections to test the effect of physical and biotic factors on tadpole deposition. Our field observations indicated that water volume, as well as internode length, height, and angle, may be important for tadpole deposition. We predicted that adult R. biolat would deposit tadpoles in pools that are close to the ground, pools with high water volume, pools contained in long structures, and pools without conspecific tadpoles or heterospecific predators. Our experiments demonstrated that water volume and the length of the structure containing the pool affect the pattern of tadpole deposition. Tadpoles were also deposited more frequently in experimental pools containing no other tadpoles or no predators. Our results support the prediction that phytotelm-breeding species, to maximize their reproductive success, should deposit their tadpoles in pools with water volumes that maximize nutrient content and that present no competitors or predators.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».