Time to feed: How diet, competition, and experience may influence feeding behaviour and cannibalism in wood frog tadpoles Lithobates sylvaticus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood frog Lithobates sylvaticus tadpoles develop in temporary wetlands where high population densities can force tadpoles into aggregations that intensify competition and can lead to cannibalism. However, chemical alarm cues released from injured conspecifics could also dissuade cannibalism. The purpose of this study was to test mechanisms that may influence cannibalistic behaviour. We tested whether the tendency of tadpoles to consume conspecifics would increase with the presence of competition and/or cues of profitable diets. Tadpoles placed in 1L experimental containers were tested for feeding initiation times of multiple diets, including conspecific tissues and conspecific tissues combined with chemical cues from the alternative diets (brine shrimp and cornmeal). Tadpoles were tested in the presence and absence of a competitor, and at multiple times over the course of the study. Tadpoles exhibited an altered response to diets over time; however the presence of a competitor reduced response times to all diets including conspecific tissues. Similarly, the presence of specific diets also reduced the response time of tadpoles to conspecific tissues. These results suggest competition among feeding tadpoles could result in aggressive behaviour leading to indiscriminate predation and cannibalism.
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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) | 0,002 | 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 ».