Multiple interacting factors affect seed predation in an African savanna small mammal community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple factors affect seed predation, including seed traits, habitat type, seed predator community composition, predation risk, and seasonality. How all these factors and their interactions simultaneously influence seed predation has rarely been tested experimentally in situ. Here, we assessed the relative contribution of the factors driving seed predation in an African savanna rodent community, comprising six ecologically similar species. We first conducted seed preference tests under semicaptive conditions to determine which seed trait (size, shell hardness, nutritional content) influenced seed predation. Then we performed in situ experiments to establish whether rodent community composition (diversity and abundance), seed type, habitat type, seasonality, predation risk, and their interactions affected seed predation. Semicaptive experiments showed that rodents preferred smaller, lighter seeds, containing relatively high water content. In situ experiments showed that predation risk was an important factor influencing seed predation, with rodents removing considerably more seeds in areas where predation risk was lower. Habitat type also affected seed predation, but its effects were strongly linked to predation risk. In areas where predation risk was higher, rodents removed more seeds in more heterogeneous habitats, whereas in areas where predation risk was lower, rodents removed more seeds in less heterogeneous habitats. Seasonality was the least influential factor shaping seed predation. Rodents removed more seeds in winter compared to other seasons, but only in areas where predation risk was low. We provide experimental evidence for a multifaceted approach to understanding the relative contribution of the different factors driving variation in seed predation in natural communities and show that these factors are likely hierarchically arranged.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».