Detection and Avoidance of Predators in White‐Tailed Deer (<i>Odocoileus virginianus</i>) and Mule Deer (<i>O. hemionus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the relationship between early detection of predators and predator avoidance in white‐tailed deer (Odocoileus virginianus) and mule deer (O. hemionus), two closely related species that differ in their habitat preferences and in their anti‐predator behavior. We used observations of coyotes (Canis latrans) hunting deer to test whether the distance at which white‐tails and mule deer alerted to coyotes was related to their vulnerability to predation. Coyote encounters with both species were more likely to escalate when deer alerted at shorter distances. However, coyote encounters with mule deer progressed further than encounters with white‐tails that alerted at the same distance, and this was not due to species differences in group size or habitat. We then conducted an experiment in which a person approached groups of deer to compare the detection abilities and the form of alert response for white‐tails and mule deer, and for age groups within each species. Mule deer alerted to the approacher at longer distances than white‐tails, even after controlling for variables that were potentially confounding. Adult females of both species alerted sooner than conspecific juveniles. Mule deer almost always looked directly at the approacher as their initial response, whereas white‐tails were more likely to flee or to look in another direction with no indication that they pinpointed the approacher during the trial. Mule deer may have evolved the ability to detect predators earlier than white‐tails as an adaptation to their more open habitats, or because they need more time to coordinate subsequent anti‐predator defenses.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».