Risk-Induced Trait Responses and Non-consumptive Effects in Plants and Animals in Response to Their Invertebrate Herbivore and Parasite Natural Enemies
Notice bibliographique
Résumé
Predators kill and consume prey, but also scare living prey. Fitness of prey can be reduced by direct killing and consumption, but also by non-consumptive effects (NCEs) if prey show costly risk-induced trait responses (RITRs) to predators, which are meant to reduce predation risk. Recently, similarities between predators and parasites as natural enemies have been recognized, including their potential to cause victim RITRs and NCEs. However, plant-herbivore and animal host-parasite associations might be more comparable as victim-enemy systems in this context than either is to prey-predator systems. This is because plant herbivores and animal parasites are often invertebrate species that are typically smaller than their victims, generally cause lower lethality, and allow for further defensive responses by victims after consumption begins. Invertebrate herbivores can cause diverse RITRs in plants through various means, and animals also exhibit assorted RITRs to increased parasitism risk. This synthesis aims to broadly compare these two enemy-victim systems by highlighting the ways in which plants and animals perceive threat and respond with a range of induced victim trait responses that can provide pre-emptive defense against invertebrate enemies. We also review evidence that RITRs are costly in terms of reducing victim fitness or abundance, demonstrating how work with one victim-enemy system can inform the other with respect to the frequency and magnitude of RITRs and possible NCEs. We particularly highlight gaps in our knowledge about plant and animal host responses to their invertebrate enemies that may guide directions for future research. Comparing how potential plant and animal victims respond pre-emptively to the threat of consumption via RITRs will help to advance our understanding of natural enemy ecology and may have utility for pest and disease control.
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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 ».