MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2798027426 · doi:10.1002/ece3.4000

Can species‐specific prey responses to chemical cues explain prey susceptibility to predation?

2018· article· en· W2798027426 sur OpenAlexaff
Marek Šmejkal, D. Ricard, Zuzana Sajdlová, Martin Čech, Lukáš Vejřík, Petr Blabolil, Ivana Vejříková, Marie Prchalová, Mojmír Vašek, Allan T. Souza, Christer Brönmark, Jiří Peterka

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésPredationPerchRutilusBiologyCatfishEcologyZoologyFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The perception of danger represents an essential ability of prey for gaining an informational advantage over their natural enemies. Especially in complex environments or at night, animals strongly rely on chemoreception to avoid predators. The ability to recognize danger by chemical cues and subsequent adaptive responses to predation threats should generally increase prey survival. Recent findings suggest that European catfish (Silurus glanis) introduction induce changes in fish community and we tested whether the direction of change can be attributed to differences in chemical cue perception. We tested behavioral response to chemical cues using three species of freshwater fish common in European water: rudd (Scardinius erythrophthalmus), roach (Rutilus rutilus), and perch (Perca fluviatilis). Further, we conducted a prey selectivity experiment to evaluate the prey preferences of the European catfish. Roach exhibited the strongest reaction to chemical cues, rudd decreased use of refuge and perch did not alter any behavior in the experiment. These findings suggest that chemical cue perception might be behind community data change and we encourage collecting more community data of tested prey species before and after European catfish introduction to test the hypothesis. We conclude that used prey species can be used as a model species to verify whether chemical cue perception enhances prey survival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and EvolutionMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207