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Enregistrement W6911032710 · doi:10.5061/dryad.n7j27

Data from: Trophic niche flexibility in Glossophaga soricina: how a nectar seeker sneaks an insect snack

2013· dataset· en· W6911032710 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2013
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationTrophic levelPredationInsectivoreNectarTrophic cascadeForaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Omnivory enables animals to fill more than one trophic niche, providing access to a wider variety of food resources with potentially higher nutrient value, particularly when resources become scarce. Animals can achieve omnivory using different strategies, for example opportunistic foraging, or switching between multiple trophic niches. The Neotropical bat Glossophaga soricina (Pallas, 1766) is a common and widespread species known for nectar-feeding, but it also eats fruit and insects. Approaching stationary objects (flowers and fruits) or moving objects (insects) pose different sensory tasks and should require different echolocation behaviours. Here we tested the contrasting hypothesis that G. soricina can approach both stationary and moving objects using the same echolocation behaviour, thus feeding at different trophic levels by a single sensory mechanism. Using DNA barcoding, we demonstrate that G. soricina eats beetles (Coleoptera), flies (Diptera), and noctuid moths with bat-detecting ears. Lab observations show that G. soricina actively hunts for prey so insect consumption does not appear to be opportunistic. After capture, individuals consumed prey while perched and manipulated them with jaw, thumb, wrist and wing movements, but food handling was longer and chewing rate slower than in obligate insectivores. In contrast to most insectivorous bats, the echolocation calls of G. soricina are of high frequency and low intensity, and G. soricina did not produce feeding buzzes when approaching insects. An acoustic model of detection distances shows that its low intensity calls fail to trigger the auditory neurons of eared moths, allowing G. soricina to overcome auditory prey defences. Individuals achieved niche flexibility using a unique but generalist behavioural approach rather than employing two different specialist methods. Our findings provide a novel insight into the functional mechanisms of insect capture in G. soricina and highlight the importance of considering niche flexibility in classifying trophic links in ecological communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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