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Enregistrement W1981075446 · doi:10.1139/z05-114

Factors affecting escape behavior of Iberian green frogs (<i>Rana perezi</i>)

2005· article· en· W1981075446 sur OpenAlexvenueno aff
José Martı́n, Juán José Luque-Larena, Pílar López

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia y Tecnología
Mots-clésPredationBiologyCrypsisPredatorForagingEcologyArboreal locomotionEscape responseJumpingRange (aeronautics)Predator avoidanceZoologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical models and empirical evidence suggest that prey should not flee immediately upon detecting an approaching predator, but instead should adjust their escape response to minimize the costs of flight. Similarly, after deciding to escape, animals should tend to adjust the magnitude and characteristics of their escape response according to the perceived level of predation risk. Although these hypotheses have been tested in some prey types, it remains for their applicability to a wider range of taxa to be ascertained and for a larger variety of microhabitat and environmental conditions to be considered. We simulated predator approaches to Iberian green frogs (Rana perezi Seoane, 1885) in the field. Frogs were approached while they were foraging alone at the edge of water, and they escaped by jumping into the water. Results showed that escape decisions of frogs are influenced by microhabitat variables and body size. Both the approach distance allowed to the predator and the distance jumped by the frogs in response to the approach were positively correlated with the initial distance of the frog from the water's edge; they were also dependent on vegetation cover at the edge of and in the water. Small frogs appeared to rely on crypsis more than large frogs and allowed shorter predator approach distances. They also remained still on the water surface after jumping more often than large frogs. We conclude that such flexibility in the escape response may allow frogs to reduce predation risk without incurring excessive costs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations65
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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