Cross‐fertilizing aquatic and terrestrial research to understand predator risk effects
Notice bibliographique
Résumé
Research that conceptually transcends boundaries between aquatic and terrestrial ecosystems has a long history of increasing insight into ecology and evolution. To stimulate further cross‐fertilization between studies that focus on different ecosystems, we highlight several insights on risk effects—the costs of antipredator behavior—that have emerged in part because of combined advances in aquatic and terrestrial systems. Namely, risk effects (1) are not restricted to structured landscapes where antipredator behavior is easily measurable, (2) can be substantial even when prey experience very low predation rates, (3) are contingent on a three‐way interaction between the hunting mode of the predator, escape tactic of the prey, and features of the landscape/physical environment, and (4) can interact with direct predation (consumption) and resource availability (through its effects on prey energy state) to control consumer population size. We conclude by highlighting the value of exploring differences between aquatic and terrestrial risk effects and offering a prospectus for future studies of antipredator behavior and its ecological importance in both eco‐domains. WIREs Water 2014, 1:439–448. doi: 10.1002/wat2.1039 This article is categorized under: Water and Life > Conservation, Management, and Awareness
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».