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Enregistrement W2047019028 · doi:10.1139/z06-175

Do pronghorn (Antilocapra americana) perceive roads as a predation risk?

2006· article· en· W2047019028 sur OpenAlexafffundvenue
Sonia Gavin, Petr E. Komers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Conservation Association
Mots-clésVigilance (psychology)ForagingPredationRisk perceptionWildlifeBiologyEcologyPerceptionDisturbance (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations89
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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