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Enregistrement W2094617961 · doi:10.1073/pnas.1209938109

Changes in water chemistry can disable plankton prey defenses

2012· article· en· W2094617961 sur OpenAlexaff
Howard P. Riessen, Robert Dallas Linley, Ianina Altshuler, Max Rabus, Thomas Söllradl, Hauke Clausen‐Schaumann, Christian Laforsch, Norman D. Yan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of WindsorOntario Science CentreYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaphnia pulexPredationDaphniaBiologyZooplanktonEcologyPredatorCarapacePlanktonOrganismMidgeKairomoneZoologyLarvaCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of antipredator defenses is greatly influenced by the environment in which an organism lives. In aquatic ecosystems, the chemical composition of the water itself may play an important role in the outcome of predator-prey interactions by altering the ability of prey to detect predators or to implement defensive responses once the predator's presence is perceived. Here, we demonstrate that low calcium concentrations (<1.5 mg/L) that are found in many softwater lakes and ponds disable the ability of the water flea, Daphnia pulex to respond effectively to its predator, larvae of the phantom midge, Chaoborus americanus. This low-calcium environment prevents development of the prey's normal array of induced defenses, which include an increase in body size, formation of neck spines, and strengthening of the carapace. We estimate that this inability to access these otherwise effective defenses results in a 50-186% increase in the vulnerability of the smaller juvenile instars of Daphnia, the stages most susceptible to Chaoborus predation. Such a change likely contributes to the observed lack of success of daphniids in most low-calcium freshwater environments, and will speed the loss of these important zooplankton in lakes where calcium levels are in decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations76
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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