Modeling forage mediated aggregation in a gregarious ruminant
Notice bibliographique
Résumé
Two explanations exist for the evolutionary origin of grouping in primary consumers: reduction of individual predation risk and resource‐mediated aggregation. While several studies have assessed relationships between aggregation and predation risk, few studies have examined the circumstances under which resource‐mediated aggregation can lead to stable group formation. Using a model, we examined if forage preference alone can generate stable aggregation, and what were the circumstances of its emergence and stability. The model was a spatially explicit grazing model using empirically derived parameters to simulate large ruminant foraging in a meadow. Simulation results indicated that aggregation can spontaneously arise if grazers exhibit preference for forage of higher nutritional quality, usually associated with intermediate stages of forage growth. In this case, foragers could establish and maintain ‘islands’ of high quality forage as a result of revisiting continuous paths of previously grazed patches. However, aggregation was an intermittent phenomenon and occurred only within a narrow range of parameters. If grazer density was low compared to the amount of forage, the grazers’ foraging paths intersected too rarely to form contiguous islands of high forage quality; if their density was too high, the entire available area was uniformly utilized and foraging movements resembled unbounded random walks. We conclude that it is difficult to conceive of the evolution of grouping without the involvement of predators, since the relationship between grazer and forage abundance is ultimately co‐regulated by predator abundance, and because in modern grazers, predator avoidance and foraging behavior seem to be functionally inseparable. Future research should consider the reinforcing effects of predator avoidance as well as foraging behavior on consumer aggregation.
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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) | 0,000 | 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 ».