The costs of kleptoparasitism: a study of mixed-species seabird breeding colonies
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-species assemblages are common in nature, providing mutual benefits to associating species including anti-predator advantages or resource facilitation. However, associating with other species may also impose costs through kleptoparasitism (food theft). Identification of these costs, and how they vary when different species breed alongside one another, is essential to understand the payoffs of mixed-species assemblages. We explore the costs of kleptoparasitism for greater crested terns Thalasseus bergii provisioning offspring at a single-species colony, where individuals suffer kleptoparasitism from conspecifics, and at a mixed colony where terns breed alongside Hartlaub’s gulls Chroicocephalus hartlaubii and are vulnerable to both intra and interspecific kleptoparasitism. Gull presence likely contributes to increases in both kleptoparasitic attacks and the proportion of prey lost or stolen during provisioning, relative to the single-species colony. Provisioning adults suffered additional energetic costs in response to gull kleptoparasitism, requiring more attempts to deliver prey, taking longer to do so, and swallowing more prey (to the detriment of their offspring). Gulls also appear to increase the duration of tern vulnerability to kleptoparasitism, because they continued to steal food from adults and chicks after precocial chicks left the nest, when intraspecific kleptoparasitism is negligible. Terns breeding in a mixed colony, therefore, suffer direct and indirect costs through decreased provisioning and increased provisioning effort, which may ultimately affect reproductive success, resulting in colony decline where kleptoparasitism is frequent. This study illustrates how forming a mixed-species seabird breeding assemblage has costs as well as benefits, potentially fluctuating between a parasitic and a mutualistic relationship.
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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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».