Limited influence of experimentally induced predation risk on granivory in a tropical forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seed predation by rodents can strongly influence plant recruitment and establishment. The extent to which predation risk indirectly alters plant survival in tropical forests via impacts on granivory is unclear, making it difficult to assess the cascading impacts of widespread predator loss on tree recruitment and species composition. Experimental field studies that manipulate predation risk can help address these knowledge gaps and reveal whether antipredator responses among small mammals influence plant survival. We used camera traps and seed predation experiments to test the effects of perceived predation risk (via predator urine gel) on foraging behaviour of and seed removal by murid rodents in an unlogged and unhunted rainforest in Malaysian Borneo. We also explored the influence of seed traits (e.g., seed size) on removal by granivores and assessed whether granivore preferences for particular species were affected by predator urine. Murid visits to seed plots were positively related to overall seed removal, but were not affected by predator scent. Granivory was the lowest for the largest-seeded (>6 g) plant in our study, but was not influenced by predation risk. Predator urine significantly affected removal of one seed taxon (Dimoocarpus, ∼0.8 g), suggesting that removal by granivores may be affected by predation risk for some seed species but not others. This could have implications for plant species composition but may not affect the overall level of granivory.
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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 ».