Foraging behavior, morphology, and life history variation determine the ontogeny of piscivory in two closely related predators
Notice bibliographique
Résumé
The ontogeny of piscivory is an important process during the early life history of many fishes, and why ontogenetic patterns of closely related species vary is unclear. We experimentally evaluated the importance of several factors that can determine the switch to piscivory in two predators with different dietary ontogenies: walleye (Sander vitreus), a specialist piscivore, and yellow perch (Perca flavescens), a dietary generalist. We conducted growth and prey selection experiments across several sizes of both predators using fish, zooplankton, and benthic invertebrates as prey. Walleye exhibited piscivorous feeding behavior throughout all size classes (2080 mm), whereas yellow perch were generalist predators, showing negative to neutral selection for fish prey and lower growth than walleye when feeding on fish. Walleye foraged more efficiently than yellow perch on all prey types, in part because gape widths of walleye increased more quickly with size. Bioenergetic model simulations showed that walleye grew slower than yellow perch when the proportion of fish was low in diets, but walleye growth was faster than yellow perch on a diet dominated by fish. Feeding behavior, morphology, and life history patterns likely work in combination, allowing walleye to switch to piscivory earlier than yellow perch.
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 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 | 0,001 | 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 ».