Water motion modulates predator nonconsumptive limitation of prey recruitment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predator chemical cues can elicit behavioral changes in prey to minimize predation risk. Recent field studies have shown that such predator nonconsumptive effects ( NCE s) can ultimately affect prey demography. The environment is known to modulate predator consumptive effects on prey demography, but the environmental modulation of predator NCE s on prey demography remains unstudied. We investigated this knowledge gap using an intertidal predator–prey system. Dogwhelk ( Nucella lapillus ) chemical cues can limit barnacle ( Semibalanus balanoides ) recruitment by limiting larval settlement. As waves disperse chemicals in coastal environments, we experimentally tested the hypothesis that wave exposure limits dogwhelk NCE s on barnacle recruitment. Shortly before the barnacle recruitment season of 2013 (May–June), we established cages in rocky intertidal habitats in Atlantic Canada under two levels of wave exposure. The cages were used to manipulate the presence and absence of dogwhelks. At the center of each cage, we installed a tile where barnacle pelagic larvae could settle and develop into recruits. Mesh prevented caged dogwhelks from accessing the tiles, but allowed their waterborne cues to reach the tiles. Data collected at the end of the recruitment season indicated that dogwhelk cues limited barnacle recruitment in wave‐sheltered habitats but had no effect on recruitment in wave‐exposed habitats. These findings suggest that predicting predator NCE s on prey demography may require environmental information related to the ability of prey to locate predators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,010 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».