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Enregistrement W3018974014 · doi:10.1111/ddi.13063

Density dependence mediates the ecological impact of an invasive fish

2020· article· en· W3018974014 sur OpenAlexafffund
Emma M. DeRoy, Ryan Scott, Nigel E. Hussey, Hugh J. MacIsaac

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésPredatorPredationForagingEcologyBiologyIntraspecific competitionAbundance (ecology)Functional responsePer capitaNumerical responseDensity dependenceHabitatContext (archaeology)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The way in which habitat heterogeneity and predator density affect predator–prey dynamics, space use and prey risk are understudied aspects of foraging ecology, particularly for invasive species. Likewise, how an invasive species’ impact scales with its abundance is poorly understood. We used a model invasive species—lionfish ( Pterois volitans )—to understand emergent multiple predator effects and influences of habitat heterogeneity on consumption rate and prey mortality risk. Location Florida, USA. Methods We considered effects of both predator and prey abundance on density‐dependent impact. We used functional response methodology to quantify the per‐capita effect of P. volitans , assessing concomitant influences of prey refuge (3 levels) and predator density (3 levels) on predator–prey space use and predation efficiency across increasing prey densities (7 levels). We then assessed intraspecific interaction outcomes by comparing observed per‐capita effects with predicted estimates based on consumption rates of individual predators. This allowed us to detect the presence of emergent multiple predator effects (MPEs) and tease apart density‐dependent impacts. Results Lionfish predatory impact was mediated by predator and prey density but unaffected by refugia. Despite incongruent patch preferences between predators and their prey, predator impacts were context‐independent. We also detected nonlinear scaling of impact with increasing predator abundance. Pairs of lionfish had the greatest per‐capita effect, whose cumulative impact on prey matched that expected of independently foraging predators. At the highest predator density (four fish), antagonistic multiple predator effects precipitated prey risk reduction, in which we observed the lowest per‐capita effect. Across predator abundances, prey mortality rates were inversely density‐dependent. Main conclusions Quantifying non‐independent consumptive effects of multiple conspecific predators across levels of prey abundance can inform better prediction and understanding of invasive species' density‐dependent effects. Additionally, consideration of heterogeneity‐mediated FRs and predator–prey spatial distributions may facilitate more precise and realistic predictions of invader impact across their invaded range.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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