Does temporal variation in predation risk affect antipredator responses of larval Indian Skipper Frogs (<i>Euphlyctis cyanophlyctis</i>)?
Notice bibliographique
Résumé
Predation risk varies on a moment-to-moment basis, through day and night, lunar and seasonal cycles, and over evolutionary time. Hence, it is adaptive for prey animals to exhibit environment-specific behaviour, morphology, and (or) life-history traits. Herein, the effects of temporally varying predation risk on growth, behaviour, morphology, and life-history traits of larval Indian Skipper Frogs (Euphlyctis cyanophlyctis (Schneider, 1799)) were studied by exposing them to no risk, continuous, predictable, and unpredictable risks at different time points. Our results show that larval E. cyanophlyctis could learn the temporal pattern of risk leading to weaker behavioural responses under predictable risk and stronger responses to unpredictable risk. Temporally varying predation risk had a significant impact on tadpole morphology. Tadpoles facing continuous risk had narrow tail muscles. Tadpoles facing predictable risk during the day were heavy with wide and deep tail muscles, whereas those facing predictable risk at night had long tails. Tadpoles facing unpredictable risk were heavy with narrow tail muscles. Metamorphic traits of E. cyanophlyctis were also affected by the temporal variation in predation risk. Tadpoles facing predictable risk during the day emerged at the largest size. However, tadpoles facing predictable risk at night and unpredictable risk metamorphosed earlier, whereas those facing continuous risk metamorphosed later.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».