Influence of immediate predation risk by lions on the vigilance of prey of different body size
Notice bibliographique
Résumé
The effects on vigilance behavior of environmental cues that affect perceived risk of predation have been widely measured in gregarious herbivores. How extrinsic (e.g., predator activity within certain habitats) and intrinsic (e.g., within-group competition) cues interact depends on the biology of the prey species. However, very little is known about the impact of the actual presence of the predator in the vicinity on fine scale prey vigilance behavior. For this study, we monitored the vigilance of plains zebra (Equus quagga) and impala (Aepyceros melampus) in and around Hwange National Park, Zimbabwe. We assessed how the presence of radio-collared lions (Panthera leo) affected the vigilance of their prey. To evaluate the factors affecting vigilance behavior, we measured routine and intense vigilance. Routine vigilance can be conducted while chewing, although during intense vigilance chewing is halted and thus imposes foraging costs as food processing is delayed. As the most acute form of vigilance, we predicted that the presence of lions would lead to an increase in intense vigilance in both species. We found this to be the case for zebra, a key prey species for lions, while impala adjusted their intense vigilance to risk cues less specific to the presence of lions. Potential predation risk posed by lions in the immediate vicinity differs not only between species but also for a given species in different contexts. Our results also reveal how other environmental risk indicators influence the structure of vigilance behavior of large prey species in a manner that reflects their respective ecologies.
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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 ».