Anti‐Predator Strategies and Grouping Patterns in White‐Tailed Deer and Mule Deer
Notice bibliographique
Résumé
White‐tailed deer (Odocoileus virginianus) and mule deer (O. hemionus) are closely related species of similar size that differ in their anti‐predator behavior. White‐tails flee from coyotes (Canis latrans), whereas mule deer typically stand their ground and attack this predator. I used observations of coyotes hunting deer to identify: (i) changes in group structure made in response to coyotes; and (ii) the relationship between group structure and the risk of predation for each species. In response to coyotes, groups of mule deer merged with other groups and individuals bunched together. Predation attempts were more likely to escalate when groups split and individuals failed to bunch. Coyotes typically attacked mule deer that were in outlying positions, and these deer had to move to central positions to end attacks. Due to the high frequency of attacks on small groups as well as to the level of dilution of risk, individuals in small mule deer groups were at high risk of being attacked compared with those in larger groups. In contrast to mule deer, white‐tails made no consistent changes in group size or formation, and coyotes attacked individuals in central as well as in outlying positions. Variation in aspects of group cohesion was not related to the vulnerability of white‐tails, and there was no obvious difference in the risk of attack facing individuals in groups of different size. These results suggest that coyote predation selects for relatively large, cohesive groups in mule deer, apparently because this type of group improves their ability to deter coyotes. Coyote predation does not have similar effects on groups formed by white‐tails, which use flight rather than deterrence to avoid predation. The benefits of responding cohesively, occupying certain positions within groups, and forming groups of a certain size can vary widely depending on the anti‐predator strategies used by an animal.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».