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Enregistrement W1986911399 · doi:10.1093/beheco/arm114

Increasing vulnerability to predation increases preference for the scrounger foraging tactic

2007· article· en· W1986911399 sur OpenAlexaff
Kimberley J. Mathot, Luc‐Alain Giraldeau

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPredationForagingVulnerability (computing)Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When animals forage in groups, individuals can search for food themselves (producer tactic) or they can search for and join other individuals that have located food (scrounger tactic). The scrounger tactic may provide greater antipredator benefits than the producer tactic because “scroungers” hop with their heads up and tend to occupy central positions in a group, whereas “producers” hop with their heads down and tend to occupy edge positions. We tested whether increasing an individual's vulnerability to predation (using wing-loading manipulations) causes an increased preference for the scrounger tactic in zebra finches (Taeniopygia guttata). Wing-loading manipulations were effective at increasing focal individuals' perception of vulnerability to predation; treatment individuals increased their total time allocated to vigilance, whereas control individuals did not. Treatment individuals also increased their use of the scrounger tactic (proportion of hops with head up) and scrounged a greater proportion of patches, whereas control individuals exhibited no changes. Our results are consistent with the hypothesis that the scrounger tactic confers greater antipredator benefits than the producer tactic, although whether antipredator benefits are achieved through differences in head orientation, spatial position, or both, remains unclear. Our finding that individuals adjust their use of the scrounger tactic according to changes in their phenotype provides evidence for phenotype-limited allocation strategies in producer–scrounger games.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,326
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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