Density‐dependent foraging effort of Deer Mice (<i>Peromyscus maniculatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Summary Little is known about how population density affects the foraging behaviour of individuals. Simple models are developed to predict the net effect of density on the quitting‐harvest rates of optimal foragers. The theory was tested with experiments that measured the foraging behaviour of free‐ranging Deer Mice under control and reduced densities. An increased density of conspecifics may (a) reduce the costs of foraging by increasing competition for resources (reduces the energetic state of the forager; competition hypothesis) or (b) increase the costs of foraging by increasing the value of time spent on social activities (social benefits hypothesis). A reduction in the costs of foraging caused by competition will reduce the quitting‐harvest rate of an optimal forager, whereas an increase in the value of alternative activities will increase the quitting‐harvest rate. Both hypotheses predict a reduction in optimal foraging time with increased density. The hypothesis that applies to Deer Mice ( Peromyscus maniculatus , Wagner) was assessed by measuring their foraging activity and quitting‐harvest rates at control and reduced population densities on four study plots located in boreal forest in north‐western Ontario, Canada. Deer Mice increased their per capita foraging activity and their quitting‐harvest rates when population densities were reduced. The results confirm the very important role of competition in the behaviour of optimal foragers.
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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 ».