Seeing a Ghost? Vigilance and Its Drivers in a Predator‐free World
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vigilance is a key to the early detection of predators, but may be costly if it impairs foraging efficiency. Hence, we would expect vigilance to be suppressed and/or counter‐selected in predator‐free environments, although this might depend on the environmental drivers influencing perceived predation risk. We studied vigilance in two populations of Sitka black‐tailed deer ( Odocoileus hemionus sitkensis ) on Haida Gwaii (Canada) which have not been exposed to predators since they colonized the study islands approx. 60 yr ago. In this context, anti‐predator behavior should not have any obvious current benefit. Moreover, its maintenance should be particularly costly in our study populations because these deer have depleted their food resources and, thus, anti‐predator behaviors should interfere with time spent searching for scarce resources. We used bait stations equipped with camera traps to assess vigilance under standardized feeding conditions. We expected to observe lower vigilance levels than those observed elsewhere in locations with predators. We investigated how vigilance varied in relation to the amount of bait, the level of visibility, and between day and night. During the day, deer spent, on average, 14% of their time in overt vigilance during foraging bouts, a level similar to, although in the lower range of, values reported at sites where predators are present. Levels of vigilance were lower at night, and decreased with increasing visibility, but not during the day. Deer were less vigilant when bait availability was high, but only when visibility was also high. We discuss why the maintenance of vigilance is here best explained by the ghosts of predators past, and how, at the temporal scale of a few generations, the ecological factors driving vigilance levels might override the absence of significant risk from large predators.
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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 | 0,000 | 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 ».