Let's go beyond taxonomy in diet description: testing a trait‐based approach to prey–predator relationships
Notice bibliographique
Résumé
Understanding 'Why a prey is a prey for a given predator?' can be facilitated through trait-based approaches that identify linkages between prey and predator morphological and ecological characteristics and highlight key functions involved in prey selection. Enhanced understanding of the functional relationships between predators and their prey is now essential to go beyond the traditional taxonomic framework of dietary studies and to improve our knowledge of ecosystem functioning for wildlife conservation and management. We test the relevance of a three-matrix approach in foraging ecology among a marine mammal community in the northeast Atlantic to identify the key functional traits shaping prey selection processes regardless of the taxonomy of both the predators and prey. Our study reveals that prey found in the diet of marine mammals possess functional traits which are directly and significantly linked to predator characteristics, allowing the establishment of a functional typology of marine mammal-prey relationships. We found prey selection of marine mammals was primarily shaped by physiological and morphological traits of both predators and prey, confirming that energetic costs of foraging strategies and muscular performance are major drivers of prey selection in marine mammals. We demonstrate that trait-based approaches can provide a new definition of the resource needs of predators. This framework can be used to anticipate bottom-up effects on marine predator population dynamics and to identify predators which are sensitive to the loss of key prey functional traits when prey availability is reduced.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».