Avoiding and escaping predators: Movement tortuosity of snowshoe hares in risky habitats
Notice bibliographique
Résumé
Prey animals use different strategies to avoid detection by predators and to flee once detected. Key issues are what aspects of movement prey change in response to predation risk and how differences in habitat affect escape movements. We answer these questions for snowshoe hares (Lepus americanus) in Montana, using an experimental manipulation and habitats for which annual mortality rates varied more than fourfold. We examine a) whether the mortality risk of a habitat affects movement tortuosity and speed of foraging snowshoe hares and b) whether tortuosity and speed of hares fleeing from a predator (a leashed dog, Canis familiaris) differ among these forest stands. Snowshoe hares did not differ in tortuosity or speed while foraging in these stands, suggesting that other anti-predator behaviours were used. Hares fleeing from the leashed dog showed much faster and straighter movements than foraging hares, but escape trajectories were similar in all forest stands, suggesting a relatively inflexible response while fleeing. Varying tortuosity and speed are clearly part of the snowshoe hare's behavioural repertoire for escaping predation, but these attributes of movement were insensitive to the annual mortality rates in each forest stand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».