Functional responses of a cosmopolitan invader demonstrate intraspecific variability in consumer-resource dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Background Variability in the ecological impacts of invasive species across their geographical ranges may decrease the accuracy of risk assessments. Comparative functional response analysis can be used to estimate invasive consumer-resource dynamics, explain impact variability, and thus potentially inform impact predictions. The European green crab ( Carcinus maenas ) has been introduced on multiple continents beyond its native range, although its ecological impacts appear to vary among populations and regions. Our aim was to test whether consumer-resource dynamics under standardized conditions are similarly variable across the current geographic distribution of green crab, and to identify correlated morphological features. Methods Crabs were collected from multiple populations within both native (Northern Ireland) and invasive regions (South Africa and Canada). Their functional responses to local mussels ( Mytilus spp.) were tested. Attack rates and handling times were compared among green crab populations within each region, and among regions (Pacific Canada, Atlantic Canada, South Africa, and Northern Ireland). The effect of predator and prey morphology on prey consumption was investigated. Results Across regions, green crabs consumed prey according to a Type II (hyperbolic) functional response curve. Attack rates (i.e., the rate at which a predator finds and attacks prey), handling times and maximum feeding rates differed among regions. There was a trend toward higher attack rates in invasive than in native populations. Green crabs from Canada had lower handling times and thus higher maximum feeding rates than those from South Africa and Northern Ireland. Canadian and Northern Ireland crabs had significantly larger claws than South African crabs. Claw size was a more important predictor of the proportion of mussels killed than prey shell strength. Discussion The differences in functional response between regions reflect observed impacts of green crabs in the wild. This suggests that an understanding of consumer–resource dynamics (e.g., the per capita measure of predation), derived from simple, standardized experiments, might yield useful predictions of invader impacts across geographical ranges.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».