Foraging efficiency and prey selectivity in a visual predator: differential effects of turbid and humic water
Notice bibliographique
Résumé
Predators exert strong regulating forces on lower trophic levels through predation. As most fish are visual foragers, visual conditions in the water may alter the strength of this regulation. We evaluated effects of turbidity and humic water on foraging efficiency and prey-size selectivity in Northern pike (Esox lucius) feeding on roach (Rutilus rutilus). Encounter rates decreased in both turbid and humic water but were not counteracted by increased searching activity. Capture success was unaffected by turbidity but was nonlinearly affected by humic water by being high in clear and highly humic water but low in less humic water. In highly humic water, the visual range approached pike’s strike distance and, together with its cryptic colours, pike may have initiated its attack before the prey detected it, limiting the possibility for prey evasive manoeuvres. Prey-size selectivity towards small prey in clear water disappeared in turbid water but was maintained in humic water. Owing to its optical properties, turbidity degrades the quality of the visual information more through scattering than humic water does through absorption. We show that the effect of visual degradation on foraging depends on the cause of visual degradation, which has not previously been acknowledged in the visual foraging literature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».