Foraging costs of vigilance in large mammalian herbivores
Notice bibliographique
Résumé
Vigilance has been assumed to reduce food intake by taking away time from food processing. Such foraging costs of vigilance have been predicted to have profound effects on the structure of communities. Recently, however, it has been argued that mammalian herbivores might be capable of maintaining their rate of food intake despite being vigilant, because of their ability to scan the environment while chewing vegetation. We conducted behavioral observations to evaluate whether vigilance decreases the bite rate of free‐ranging female bison ( Bison bison ) in Prince Albert National Park and elk ( Cervus canadensis ) in Yellowstone National Park. Modeling of foraging processes indicated that chewing time exceeded the time that bison and elk spent searching for food, interacting with conspecifics, and scanning. Consequently, bison and elk might have been capable of maintaining their rate of food intake despite vigilance. The maintenance of intake rate would have required bison and elk to match scanning events closely with chewing bouts, but we did not detect a positive correlation between the duration of scanning bouts and the number of consecutive bites taken just before vigilance events. As a result, vigilance was costly, and as it increased, bite rate declined for both herbivore species. Scanning still overlapped partially with food handling. Indeed, we estimated that 31% of feeding time being vigilant decreased bite rate by 20% for bison and 26% for elk, whereas total absence of overlap between chewing and scanning should have reduced bite rate by 31%. While we observed that vigilance induced foraging costs, these costs were less important than traditionally assumed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».