The trade-off between foraging activity and predation risk for <i>Rana temporaria</i> in different food environments
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the trade-off between foraging activity and predation risk for larvae of an anuran species presented with different types of food resources. In the laboratory we examined the effects of benthic and phytoplankton resources and the two types combined on the activity and mortality of larvae of the common frog, Rana temporaria, exposed to predatory larva, Dytiscus marginalis. Predation mortality of tadpoles increased with the duration of the experiment and was highest in the presence of the phytoplankton resource alone. This was explained by a decrease in prey activity in the benthic- and combined-resource treatments when the predator was present, whereas in the phytoplankton treatment, the activity of the tadpoles were similar in the presence or absence of the predator. In the presence of the predator, prey mainly used the bottom of the aquarium in the benthic- and combined-resource treatments. In contrast, in the phytoplankton treatment they used the water column more than in the other treatments. In the presence of the predator, the prey had a lower consumption rate in the phytoplankton treatment than in the other treatments. Predator activity did not change among treatments. The results suggest that the trade-off between foraging activity and predation mortality for anuran larvae is strongly affected by the types of food resources present in the environment.
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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 | 0,001 | 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 ».