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Enregistrement W2107033426 · doi:10.1139/f09-023

High niche overlap between two successfully coexisting pairs of Lake Malawi cichlid fishes

2009· article· en· W2107033426 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher H. Martin, Martin J. Genner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of International EducationNational Science Foundation
Mots-clésForagingInterspecific competitionEcologyCichlidAbundance (ecology)TerritorialityCompetition (biology)BiologyNicheResource (disambiguation)Ecological nicheHabitatFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species in high-diversity assemblages appear to coexist in similar ecological niches. It has been proposed that interspecific resource partitioning in these assemblages may only occur during periods of resource scarcity. We tested this hypothesis by measuring resource abundance, dietary overlap, foraging rate, and territoriality in a Lake Malawi rock cichlid assemblage over a period of 1 year. Our study examined two pairs of morphologically similar species, with each pair comprising one native species and one invader species that has successfully established after being translocated from another region of the lake. All four species changed their diet and foraging rate in response to seasonal variation in resource abundance. However, dietary overlap within both species pairs remained high in all seasons and was not influenced by resource availability. Similarly, territoriality did not decline during periods of low resource availability, suggesting no decrease in the strength of interspecific competition. These data suggest that these species pairs are successfully coexisting despite substantial niche overlap during resource scarcity. Thus, the coexistence of species within this radiation may not depend on the evolution of divergent resource use patterns.

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 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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