Factors affecting the expression of inducible defences in <i>Euplotes</i>: genotype, predator density and experience
Notice bibliographique
Résumé
Summary Inducible defences alter the strength of interaction in food webs. Their effectiveness depends both on the maximum level of induction and the speed at which induction happens. Maximum level and speed of induction should therefore evolve in concert. We examined the effect of genotype, number of predators and previous exposure to predators on speed and maximum level of induction in a morphological defence expressed by eight clones in three species of the ciliate Euplotes . Both speed and maximum level of induction, and the reaction to predator density varied among genotypes. These results show that there is genetic variance for all aspects of this inducible defence and the potential for complex evolutionary change under selection. Higher predator densities led to higher maximum levels of defence and, for one measure of induction speed, more rapid induction. Previous exposure to predators had no detectable effect on either speed or maximum level of induction. Our results demonstrate that Euplotes can precisely and rapidly adjust their morphological defence to the magnitude of predation risk. The speed of induction and the maximum level of defence varied among genotypes and this will lead to variation in defence level and vulnerability under natural conditions. Variation in prey vulnerability is a key factor promoting stability in food webs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».