Daphnia defense strategies in fishless lakes and ponds: one size does not fit all
Notice bibliographique
Résumé
Body size and neck spine development in Daphnia greatly influence this animal’s vulnerability to predation by the size-selective invertebrate planktivore Chaoborus. We develop a stage-classified matrix population model for Daphnia that investigates the interaction and evolution of these two traits in situations (fishless lakes and ponds) where Chaoborus predation constitutes the major source of mortality. This model produces fitness landscapes for these traits in ten distinct Daphnia environments that are characterized by Chaoborus size (medium-sized Chaoborus americanus or large Chaoborustrivittatus), Chaoborus density (0–1.0 L−1) and food level (high or low). Larger Daphnia phenotypes are favored in both high and low food environments that contain C. americanus, and also in a high food situation with C. trivittatus. The environments with C. trivittatus and low food availability, however, select for very small, as well as very large, Daphnia phenotypes (small phenotypes are favored more at high Chaoborus densities), but not those that are intermediate in size. The development of neck spines is advantageous in all situations with Chaoborus, but high food environments that contain C. americanus favor their elimination following juvenile development, while the other model environments favor their retention (to various degrees) after maturity. These model predictions describe alternative antipredator strategies, two of which correspond closely with phenotypic patterns exhibited by two species of Daphnia (Daphnia pulex and Daphnia minnehaha) that commonly coexist with Chaoborus in fishless lakes and ponds.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».