Consistent waves of collective vigilance in groups using public information about predation risk
Notice bibliographique
Résumé
Consistent waves of collective vigilance in prey groups using public information about predation risk. Antipredator vigilance models have long assumed that individuals in groups monitor threats independently from one another. This assumption has been challenged recently, both theoretically and empirically. In particular, recent models predict that individuals should pay attention to the vigilance state of their neighbors and become increasingly vigilant when the proportion of vigilant neighbors is higher. Such copying can lead to temporal waves of collective vigilance in groups rather than random fluctuations. Here, we investigated the robustness of these predicted waves under varying ecological situations. Using an individual-based modeling approach, we show that such waves are predicted to occur in small and large groups, when copying only involves the nearest neighbor or the radius of copying is small or large or when the shape of the group is square or rectangular. However, when the influence of neighbors was restricted (e.g., by reducing the radius of influence, by only considering the nearest neighbor, or in more elongated groups), waves involved a smaller proportion of the group. In general, collective patterns were more organized when the copying tendency was strong and the frequency at which individuals can switch state was not too high. Our results show that collective waves of vigilance are a robust phenomenon emerging from the individual social behavior of group members, thus encouraging empirical scrutiny of the connection between individual and group vigilance.
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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 ».