DIFFERENTIAL SNAIL PREDATION BY AN EXOTIC CRAB AND THE GEOGRAPHY OF SHELL-CLAW COVARIANCE IN THE NORTHWEST ATLANTIC
Notice bibliographique
Résumé
Here we investigate if predation by the European green crab (Carcinus maenas) differs between two congeneric snails in the northwest Atlantic (Littorina littorea and L. obtusata), and ask if differential predation can help explain the geography of claw and shell forms among geographically separated populations. First, correlations between crusher-claw size and shell mass -- tested across a wide size range of animals -- were highly significant among populations of C. maenas and L. obtusata, whereas only a small number of significant correlations were found between C. maenas and L. littorea, and these were limited to the smaller size classes of snails and crabs. Moreover, among populations, L. obtusata shells were more frequently scarred than those of L. littorea, and L. obtusata were attacked and killed more frequently than L. littorea during field- and laboratory-predation experiments. Combined, results suggest L. obtusata is currently under greater selection by C. maenas than L. littorea for more crab-resistant shell forms. One possible explanation for these patterns is that L. littorea may have interacted with green crabs for centuries (in Europe) prior to their reintroduction to green crabs in America, thus predator-resistance may had already evolved.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».