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Enregistrement W6911040289 · doi:10.5061/dryad.g085g05

Data from: Mechanisms underlying predator-driven biotic resistance against introduced barnacles on the Pacific coast of Hokkaido, Japan

2019· dataset· en· W6911040289 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationPredatorResistance (ecology)Context (archaeology)BarnacleBiotic component

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduced species are a major threat to coastal ecosystems worldwide. Thus, understanding biotic resistance (i.e. the ability of native species to limit introduced species) is a central goal of invasion biology. This paper examines mechanisms underlying biotic resistance. Consumption can limit introduced prey provided that native predators prefer such prey. Furthermore, predator nonconsumptive effects (NCEs), mediated through predator-released cues perceived by prey, can limit prey recruitment, a key demographic process for prey populations. However, information on predator NCEs is largely absent in the context of recruitment in introduced prey. Working on the Pacific coast of Hokkaido (Japan), we addressed this knowledge gap using native predatory dogwhelks (Nucella lima) that prey on native barnacles (Chthamalus dalli) and introduced barnacles (Balanus glandula). We experimentally examined dogwhelk preferences for barnacles in the laboratory and dogwhelk NCEs on barnacle recruitment in the field. We found that N. lima preferred B. glandula over C. dalli, likely as B. glandula prey is more profitable, as suggested by previous findings in congeneric dogwhelks. Moreover, we found that N. lima NCEs limited recruit density in C. dalli and B. glandula, likely as barnacle larvae moved away from dogwhelk cues to reduce future predation risk. Our study suggests that predator prey preferences and predator nonconsumptive limitation of prey recruitment are two mechanisms that can contribute to predator-driven biotic resistance against introduced prey.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,212 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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