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Enregistrement W2141569718 · doi:10.1093/beheco/arm133

Survival benefits and divergence of predator-induced behavior between pumpkinseed sunfish ecomorphs

2007· article· en· W2141569718 sur OpenAlexaff
Beren W. Robinson, Andrew J. Januszkiewicz, Jens C. Koblitz

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepomisPredationBiologyPredatorJuvenileEcologyPelagic zonePhenotypic plasticityEcomorphologyForagingHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource use is widely thought to influence adaptive phenotypic divergence, whereas other ecological factors, such as predation, are frequently overlooked, particularly in studies of polyphenism in fishes. Juvenile pumpkinseed sunfish (Lepomis gibbosus) reared with predatory walleye (Sander vitreus) increase body depth and dorsal spine length, indicating that developmental responses to predation can shape phenotype. Body form responses to the same predator cues though have also evolutionarily diverged between sunfish ecomorphs that coexist in single lake populations by inhabiting either littoral or pelagic habitats, suggesting that predation risk varies between habitats. Here, we test if prior exposure to predator cues influences the development of behavior in juvenile pumpkinseed sunfish, if behavioral responses to the same predator cues vary between ecomorphs, and if induced phenotypic variation affects survival under predation. Behavior depended strongly on prior exposure to predator cues, but this effect varied between sunfish ecomorphs, indicating that ecomorphs have different responses to the same predator cues. Predator-induced phenotypes had higher survival than control phenotypes under simulated littoral but not pelagic conditions. Predator-induced phenotypic responses are candidate-inducible defenses, and divergent responses between ecomorphs suggest that they can evolve in response to selection imposed by differences in habitat-specific predation risk.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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