Predator nonconsumptive effects on prey recruitment weaken with recruit density
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the nonconsumptive effects (NCEs) of predatory dogwhelks (Nucella lapillus) on intertidal barnacle (Semibalanus balanoides) recruitment through field experiments on the Gulf of St. Lawrence coast and the Atlantic coast of Nova Scotia, Canada. We studied the recruitment seasons (May-June) of 2011 and 2013. In 2011, the Gulf coast had five times more nearshore phytoplankton (food for barnacle larvae and recruits) during the recruitment season and yielded a 58% higher barnacle recruit density than the Atlantic coast at the end of the recruitment season. In 2013, phytoplankton levels and barnacle recruit density were similar on both coasts and also lower than for the Gulf coast in 2011. Using the comparative-experimental method, the manipulation of dogwhelk presence (without allowing physical contact with prey) revealed that dogwhelk cues limited barnacle recruitment under moderate recruit densities (Atlantic 2011/2013 and Gulf 2013) but had no effect under a high recruit density (Gulf 2011). Barnacle recruits attract settling larvae through chemical cues. Thus, the highest recruit density appears to have neutralized dogwhelk effects. This study suggests that the predation risk perceived by settling larvae may decrease with increasing recruit density and that prey food supply may indirectly influence predator NCEs on prey recruitment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».