Innate and Learned Components of Defence by Flickers Against a Novel Nest Competitor, the European Starling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Defence against predators is an important component of fitness in wild birds but the first step of defence, predator recognition, is not well understood. Anti‐predator behaviour may innate, in which case the individual responds without prior contact with that predator, and/or there may be a learned component that develops only after direct experience. In the wild, the development of anti‐predator behaviour is studied by exposing naive individuals to novel predators. I studied responses of 71 naive and experienced northern flickers Colaptes auratus , to a novel nest predator and competitor, the European starling Sturnus vulgaris that was introduced to North America. Naive individuals responded more intensely to the model starling than to the control model suggesting an innate component to recognition. However, there was also a learned component to defence because flickers nesting near to starlings reacted more aggressively than naive individuals far from starlings. Consistent with theory on life histories and optimal defence levels, no significant differences in aggression were found between the sexes or between age classes. Selection should favour more intense, and possibly innate, defence against the introduced starling. Variation in responses of naive individuals suggests that there may already be some alleles in the population associated with higher defence, but that these may not be uniform within the population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».