Top-down effects of intraspecific predator behavioral variation
Notice bibliographique
Résumé
Among-individual variation in predator traits is ubiquitous in nature. However, the role of intraspecific trait variation in trophic dynamics has been seldom considered in community ecology. This has left unexplored a) to what degree does among-individual variation in predator traits regulate prey populations and b) to what degree do these effects vary spatially. We address these questions by examining how predator among-individual variation in functional traits shapes communities across habitats of varying structural complexity, in field conditions for the first time. We manipulated Chinese mantis (Tenodera sinensis) density and trait variability in experimental patches of old fields with varying habitat complexity and quantified the impacts on lower trophic levels, specifically prey and plant biomass. Our mantis groups thus contrasted in density (six or twelve individuals) and levels of variation in a key behavioral trait, activity level (movement on an open field). Our metric of habitat complexity was the density of plant material. In complex habitats and at high mantis densities, behaviorally variable groups decreased prey biomass by 35.1%, while at low densities, low levels of behavioral trait variability decreased arthropod biomass by 27.1%. Behavioral variability also changed prey community composition. Our results are among the first to demonstrate that among-individual trait variation can shape open species-rich prey communities. Further, these effects depend on both predator density and habitat complexity. Incorporating this important facet of ecological diversity revealed normally unnoticed effects of functional traits on the structure and function of food webs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».