Response to drift kelp is modified by both substratum and season: green sea urchin foraging behaviour in subsidized habitats
Notice bibliographique
Résumé
The ability of organisms to detect, locate and navigate to resource patches is modified by the surrounding landscape. Green sea urchinsStrongylocentrotus droebachiensisin barren grounds exist in a food-limited state and are subject to intense competition. Rapid detection and consumption of resource patches, particularly pieces of macroalgae from adjacent algal beds, are key in determining individual growth, survival and reproductive success. Detection and movement to resource patches requires moving through a heterogeneous benthic seascape composed of rocky and sandy patches, presenting different degrees of resistance to movement. We used time-lapse photography to describe the foraging behaviour of urchins in relation to the presence of a key resource subsidy (drift kelp) and different benthic seascapes. We demonstrated that urchins could detect the presence of drift kelp in barren-ground habitats and alter their movement behaviour in response, but did not exhibit the ability to directionally navigate towards kelp in field conditions. Seascapes with increased proportions of rocky substrata facilitated increased movement in response to the presence of drift. Moreover, urchin foraging behaviour was temporally variable, with no response to the presence of drift in early spring (May). This indicates not only that interpretations of observations of urchin behaviour must take intrinsic and extrinsic seasonal dynamics into account, but that extrapolating results to explain larger-scale patterns and processes must include both spatially explicit subtidal seascapes and temporal dynamics. In many temperate and boreal regions, this indicates the need for increased subtidal benthic research in the fall and winter.
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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 | 0,000 | 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 ».