Do pronghorn (Antilocapra americana) perceive roads as a predation risk?
Notice bibliographique
Résumé
The risk–disturbance hypothesis proposes that organisms respond to generalized threat stimuli; therefore, human disturbances that elicit these behaviours will cause individuals to behave similarly to avoid a natural predator. Studies have shown that pronghorn antelope, Antilocapra americana (Ord, 1815), are influenced by human disturbances. We examined several intensities of human activity and distance from disturbances as indicators of risk perception in pronghorns. We investigated whether pronghorns exhibited risk-avoidance behaviour towards road traffic consistent with the risk–disturbance hypothesis by comparing vigilance and foraging behaviour observations across increasing traffic levels and proximity to roads. Pronghorns showed higher vigilance and lower foraging times along high traffic roads during the spring season compared with lower traffic levels, suggesting that risk perception is related to traffic level. Moreover, individuals within close proximity to roads regardless of traffic level exhibited higher vigilance levels, indicating that there is an overall risk perceived towards roads. Our results also suggest that individuals in herds with young are more risk averse than other social groupings and individuals in larger groups perceive less risk. We suggest that consequences of risk-avoidance behaviour should be reflected in land-use plans that address road densities and traffic levels to better manage wildlife.
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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) | 0,003 | 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 ».