Risk taking not foraging behavior predicts dispersal of recently emerged stream brook charr (<i>Salvelinus fontinalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Several hypotheses predict that individual differences in migration and dispersal are related to individual differences in routine behavior associated with foraging and risk taking. We tested whether short‐term dispersal of recently emerged brook charr Salvelinus fontinalis was correlated with differences in activity during prey search in the field (a measure of foraging tactic) or in the time taken to exit a dark tube into an unfamiliar field environment (a measure of risk taking). For one sample of fish, we tested whether an individual's propensity to disperse in a standardized dispersal test in the lab was correlated with its activity during prey search and its exit times in the field. For another sample of marked, released and recaptured fish, we tested whether an individual's minimum displacement distance over 6 days in the field (a measure of dispersal in the field) was related to its propensity to disperse in the lab. For the first sample, an individual's propensity to disperse in the lab was correlated with risk taking only, but, contrary to expectation, individuals with long exit times (risk‐avoiders) dispersed farther than those with short exit times (risk‐takers). For the second sample, dispersal in the field was also correlated with propensity to disperse in the lab, but, contrary to expectation, individuals with greater displacements in the field displayed lower propensities to disperse in the lab. Our findings demonstrate that individual differences in juvenile dispersal are related to differences in risk taking behavior, but not in foraging tactic, and that the nature of this relationship can depend on environmental context. These findings are consistent with the hypothesis that individuals differing in risk taking behavior can contribute disproportionately to ecological processes involving long‐distance movement.
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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) | 0,022 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».