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Enregistrement W4396992778 · doi:10.1139/cjz-2024-0006

Intraspecific variation in the functional response of an invasive crayfish under different temperatures

2024· article· en· W4396992778 sur OpenAlexafffundvenue
Victoria Chicatun, Noemie L. M. Sheppard, Anthony Ricciardi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyCrayfishIntraspecific competitionFunctional responseVariation (astronomy)EcologyZoologyPredationPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-native species can react to changes to their thermal environment by altering their feeding behaviour, thereby potentially causing shifts in predator–prey dynamics and competitive dominance over native species. In this study, we measured intraspecific variation in the functional response (i.e., predation rate as a function of prey density) of the rusty crayfish Faxonius rusticus (Girard, 1852) at two temperatures (18 °C and 26 °C) in the laboratory. We compared six invasive populations spanning a 2° latitudinal gradient in eastern North America to test the prediction that under warmer conditions individuals from more southerly populations exhibit a higher functional response than those from northern populations. Temperature, latitude, and the interaction between these two variables had significant effects on attack rates and handling times of individual crayfish from the tested populations. Contrary to our prediction, the attack rates of individuals from northern populations were consistently higher than those from southern populations at both temperatures. We propose that these interpopulation differences in functional response could arise, at least in part, from countergradient selection. Our results suggest that climate warming promotes spatiotemporal variation in per capita effects across latitudinally distributed populations of aquatic invasive species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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