Vigilance Decreases with Time at Loafing Sites in Gulls (<i><scp>L</scp>arus</i> spp.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how animals partition effort between vigilance for predators and other conflicting activities has been a mainstay of animal behaviour research. Classical theories implicitly assume that animals alternate between high and low vigilance states over short timescales, but that average effort invested in vigilance is constant over an extended bout of such alternations. However, one recent model suggests that vigilance should be adjusted dynamically to short‐term changes in the perception of predation risk and would tend to decrease with time. Indeed, as time passes by without disturbances, perception of the need for vigilance should decrease and prey animals may allocate more time to competing activities. Here, we examined how the proportion of sleeping gulls ( L arus spp.) in loafing groups changed over time. Sleeping gulls can only maintain low levels of vigilance against external threats (compared to alert individuals), and we predicted that the proportion of sleeping gulls at loafing sites should increase over time when no disturbances occur. Statistically significant changes in the proportion of sleeping gulls as a function of time occurred in the majority of sequences and an increase was observed significantly more often than predicted by chance alone. This temporal pattern cannot be caused by reduction in hunger levels because gulls are not feeding at loafing sites. The results indicate that vigilance can be adjusted dynamically in response to short‐term temporal changes in the perception of predation risk.
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 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 | 0,000 | 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 ».