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Enregistrement W4388774697 · doi:10.1111/ele.14335

Predator‐driven behavioural shifts in a common lizard shape resource‐flow from marine to terrestrial ecosystems

2023· article· en· W4388774697 sur OpenAlexaff
Oriol Lapiedra, Nina Morales, Louie H. Yang, Darío Fernández‐Bellon, Sozos Michaelides, Sean T. Giery, Jonah Piovia‐Scott, Thomas W. Schoener, Jason J. Kolbe, Jonathan B. Losos

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónNational Geographic Society
Mots-clésForagingEcologyPredationArboreal locomotionEcosystemBiologyMarine ecosystemLizardFood webApex predatorPredatorNicheOptimal foraging theoryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foraging decisions shape the structure of food webs. Therefore, a behavioural shift in a single species can potentially modify resource-flow dynamics of entire ecosystems. To examine this, we conducted a field experiment to assess foraging niche dynamics of semi-arboreal brown anole lizards in the presence/absence of predatory ground-dwelling curly-tailed lizards in a replicated set of island ecosystems. One year after experimental translocation, brown anoles exposed to these predators had drastically increased perch height and reduced consumption of marine-derived food resources. This foraging niche shift altered marine-to-terrestrial resource-flow dynamics and persisted in the diets of the first-generation offspring. Furthermore, female lizards that displayed more risk-taking behaviours consumed more marine prey on islands with predators present. Our results show how predator-driven rapid behavioural shifts can alter food-web connectivity between oceanic and terrestrial ecosystems and underscore the importance of studying behaviour-mediated niche shifts to understand ecosystem functioning in rapidly changing environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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