Carryover effects of phenotypic plasticity: embryonic environment and larval response to predation risk in Wood Frogs (<i>Lithobates sylvaticus</i>) and Northern Leopard Frogs (<i>Lithobates pipiens</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Limitations of phenotypic plasticity affect the success of individuals and populations in changing environments. We assessed the plasticity-history limitation on predator-induced defenses in anurans (Wood Frogs, Lithobates sylvaticus (LeConte, 1825), and Northern Leopard Frogs, Lithobates pipiens (Schreber, 1782)), predicting that plastic responses to predation risk by dragonfly larvae (family Aeshnidae) in the embryonic environment would limit the defensive response to predators in the larval environment. Predator-conditioned Wood Frog embryos increased relative tail depth in response to those same cues as larvae, whereas predator-naive tadpoles did not. However, no carryover effect was noted in the behavioural response of Wood Frog tadpoles to predation risk. Predator-naive Northern Leopard Frog tadpoles increased relative tail depth in response to predation risk in the larval environment. Predator-conditioned Northern Leopard Frog embryos hatched with, and maintained, a marginal increase in tail depth as larvae in the absence of predation risk. Predator-conditioned Northern Leopard Frog embryos exposed to predation risk as larvae showed no morphological response. While we find no strong support for the plasticity-history limitation per se, carryover effects across embryonic and larval life-history stages were noted in both Wood Frog and Northern Leopard Frog, suggesting that predation risk early in ontogeny can influence the outcome of future interactions with predators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».