Prey habitat selection under shared predation: tradeoffs between risk and competition?
Notice bibliographique
Résumé
An individual's choice of habitat should optimize amongst conflicting demands in a way that maximizes its fitness. Habitat selection by one species will often be influenced by presence and abundance of competitors that interact directly and indirectly with each other (such as through shared predators). The optimal habitat choice will thus depend on competition for resources by other species that can also modify predation risk. It may be possible to disentangle these two effects with careful analysis of density‐dependent habitat selection by a focal prey species. We tested this conjecture by calculating habitat isodars (graphs of density assuming ideal habitat selection) of chital deer living in two adjoining dry‐forest habitats in Gir National Park and Sanctuary, western India. The habitats differed only in presence (Sanctuary) and absence (National Park) of domestic prey (cattle and buffalo). Both species are preyed on by Asiatic lions. The habitat isodar revealed at low densities, that chital live in small groups and prefer habitat co‐occupied by livestock that reduce food resources, but also reduce predation risk. At higher densities, chital form larger groups and switch their preference toward risky habitat without livestock. The switch in chital habitat use is consistent with theories predicting that prey species should trade off safety in favor of food as population density increases.
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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) | 0,002 | 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 ».