Exploiting vulnerable prey: moths and red bats (<i>Lasiurus borealis</i>; Vespertilionidae)
Notice bibliographique
Résumé
We observed 18 individually banded red bats, Lasiurus borealis, foraging around streetlights to test our hypotheses that they were either foraging cooperatively or practising kleptoparasitism (theft of prey). In 80 of 238 attacks, bats reattacked the same moth (29% of these attacks involved >1 bat and 71% just 1 bat). Logistic regression showed that a bat's foraging-success rate was significantly positively affected by the number of attacks made on a moth (p < 0.05) and the type of attack (by a single bat versus >1 bat) (p < 0.05) but negatively affected by the length of time over which the moth was attacked (i.e., from the first to the second attack) (p < 0.05). Using a model we tested whether or not an eavesdropping L. borealis could be in a position to reattack a vulnerable (previously attacked) moth before the initial attacker and found that if an eavesdropper was within 30 m during the first attack it could always beat the first attacking bat to the vulnerable moth. The data and analysis support neither the cooperative-foraging nor the kleptoparasitism hypotheses, but rather show that a combination of timing of moth defensive behaviour and bat flight performance strongly influences the outcome of an attack.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».