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Enregistrement W2056583935 · doi:10.1111/j.1439-0310.2010.01749.x

Group‐Size Effect on Vigilance and Foraging in a Predator‐Free Population of Feral Goats (<i>Capra hircus</i>) on the Isle of Rum, NW Scotland

2010· article· en· W2056583935 sur OpenAlexaff
Jianbin Shi, Guy Beauchamp, Robin Dunbar

Notice bibliographique

RevueEthology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesHenry Lester TrustBeijing Normal UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of LiverpoolBritish AcademyScottish Natural Heritage
Mots-clésForagingVigilance (psychology)PredationCapra hircusBiologyEcologyPopulationPredatorPopulation sizeZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many previous studies have found that as group size increases, individual vigilance levels decrease and forage intake increases (group‐size effect), but few such studies have considered the impact of within‐group interactions and other confounding factors on the direction of group‐size effects. A free‐ranging population of feral goats ( Capra hircus ), with little predation threat, was studied on the Isle of Rum (northwest Scotland), from Jun. to Nov. 2000, to investigate the effects of group size on individual vigilance levels and foraging efficiency after taking into account the effect of confounding factors (e.g. sex, season, time of day, habitat, predation risk) and within‐group interactions (via changes in movement rates while feeding). Our results show that, while group size exerted a negative influence on individual vigilance levels and a positive effect on movement rate, foraging efficiency never increased with group size and even decreased at certain times of day. There was no sex difference in individual vigilance in feral goats, but foraging efficiency was higher in females than in males. Goats were more vigilant in fall than in summer. The results imply that the benefits for foraging obtained from the reduced vigilance level in larger groups may be constrained or offset by increased interaction (or competition) within larger groups even in a population that faces negligible predation risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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