The effect of prey identity and substrate type on the functional response of a globally invasive crayfish
Notice bibliographique
Résumé
Biological invasions threaten biodiversity on a global scale, therefore, developing predictive methods to understand variation in ecological change conferred is essential. Trophic interaction strength underpins community dynamics, however, these interactions can be profoundly affected by abiotic context, such as substrate type. The red swamp crayfish (Procambarus clarkii) has successfully invaded a number of freshwater ecosystems. We experimentally derive the Functional Response (FR) (density dependent predation) of the red swamp crayfish preying upon both a benthic prey; chironomid larvae, and a pelagic prey; Daphnia magna, on a no substrate control, sand, and gravel substrates to determine whether (1) there is a higher impact on prey that are benthic, and (2) whether the presence of different substrate types can dampen the interaction strength. We apply and demonstrate the utility of the Functional Response Ratio (FRR) metric in unravelling differences in ecological impact not obvious from traditional FR curves. Procambarus clarkii is capable of constantly utilising high numbers of both benthic and pelagic prey items, showing a Type II functional response under all scenarios. The presence of gravel and sand substrate each independently decreased the magnitude FR upon D. magna. Though, with regards to chironomid larvae the FR curves showed no difference in magnitude FR, the FRR reveals that the highest impact is conferred when foraging on sand substrate. This reinforces the need for impact assessments to be contextually relevant.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».