The cost of capturing prey: measuring largemouth bass (<i>Micropterus salmoides</i>) foraging activity using glycolytic enzymes (lactate dehydrogenase)
Notice bibliographique
Résumé
We used muscle-derived lactate dehydrogenase (LDH) to measure effects of prey size and vegetation density on anaerobic foraging activity by largemouth bass (Micropterus salmoides). Largemouth bass (240–303 mm total length, TL) were fed bluegill (Lepomis macrochirus) prey (range 33–83 mm TL) in laboratory feeding trials. Prey selectivity experiments showed that small bluegills (<50 mm) were strongly preferred (>88%) over larger (>65 mm) individuals. Largemouth bass activity, as indexed by LDH, increased with increasing prey size and was 20% higher in fish feeding on large (mean size = 80 mm) versus small (mean size = 35 mm) bluegill. Bioenergetics modeling revealed that food consumption was appreciably underestimated (29%–34%) for largemouth bass foraging on large bluegills (65 and 80 mm), implying that activity costs vary with prey size, consistent with LDH measurements. In contrast to prey size, vegetation density had little effect on anaerobic energy expenditure of largemouth bass. For two size groups of largemouth bass (mean = 244 and 316 mm) foraging on 50 mm bluegill, mean LDH activity was similar across simulated vegetation densities ranging from 70 to 350 stems·m–2. These findings highlight the importance of prey size on foraging costs by piscivores and the difficulties of accounting for activity level in bioenergetics models.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».