The effects of opportunistic and intentional predators on the herding behavior of prey
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we study how predator behavior influences the aggregation of prey into herds. Game-theoretic models of herd formation are developed based on different survival probabilities of solitary prey and prey that join the herd and on the predator's preference of what type of prey to search for. For an intentional predator that will only pursue its preferred type of prey, a single herd with no solitaries cannot emerge unless the herd acts as a prey refuge. If neither prey choice provides a refuge, it is shown that an equilibrium always exists where there are both types of prey and the predator does not always search for the same type of prey (i.e., a mixed equilibrium exists). On the other hand, if the predator is opportunistic in that it sometimes shifts to pursue the type of prey that is observed first, there may be a single herd equilibrium that does not act as a prey refuge when there is a high level of opportunistic behavior. For low opportunistic levels, a mixed equilibrium is again the only outcome. The evolutionary stability of each equilibrium is tested to see if it predicts the eventual herding behavior of prey in its corresponding model. Our analysis confirms that both predator and prey preferences (for herd or solitary) have strong effects on why prey aggregate. In particular, in our models, only the opportunistic predator can maintain all prey in a single herd that is under predation risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».