Predation risk and resource abundance mediate foraging behaviour and intraspecific resource partitioning among consumers in dominance hierarchies
Notice bibliographique
Résumé
Dominance hierarchies and the resulting unequal resource partitioning among individuals are key mechanisms of population regulation. The strength of dominance hierarchies can be influenced by size‐dependent tradeoffs between foraging and predator avoidance whereby competitively inferior subdominants can access a larger proportion of limiting resources by accepting higher predation risk. Foraging‐predation risk tradeoffs also depend on resource abundance. Yet, few studies have manipulated predation risk and resource abundance simultaneously; consequently, their joint effect on resource partitioning within dominance hierarchies are not well understood. We addressed this gap by measuring behavioural responses of masu salmon Oncorhynchus masou ishikawae to experimental manipulations of predation risk and resource abundance in a natural temperate forest stream. Responses to predation risk depended on body size and social status such that larger fish (often social dominants) exhibited more risk‐averse behaviour (e.g. lower foraging and appearance rates) than smaller subdominants after exposure to a simulated predator. The magnitude of this effect was lower when resources were elevated, indicating that dominant fish accepted a higher predation risk to forage on abundant resources. However, the influence of resource abundance did not extend to the population level, where predation risk altered the distribution of foraging attempts (a proxy for energy intake) from being skewed towards large individuals to being skewed towards small individuals after predator exposure. Our results imply that size‐dependent foraging–predation risk tradeoffs can weaken the strength of dominance hierarchies by allowing competitively inferior subdominants to access resources that would otherwise be monopolized.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».