Foraging in groups allows collective predator detection in a mammal species without alarm calls
Notice bibliographique
Résumé
Although collective detection plays a key role in determining individual survival, few studies have carefully examined the collective process of detection. We investigated collective detection in the eastern grey kangaroo (Macropus giganteus), a species that forages in temporary groups and rarely produces auditory alarm signals on detection. In experimental trials, we exposed one group member to a predation threat (a python, Morelia spilota) that its companions could only detect indirectly by observing the reaction of the detector. We videotaped these and control trials in which individuals were not exposed to the python and focal females simply used vigilance routinely. Our aims were to 1) examine whether collective detection occurred and, if so, 2) investigate the temporal pattern of the information transfer among individuals. The latencies between the focal females’ first scans and those of their 4 neighbors were shorter in the exposed than those in the control groups. The latencies between successive individuals’ scans were on average shorter in the exposed groups and at the beginning of the reaction chain, and interindividual distances acted to constrain information transfer. More individuals became vigilant in the exposed than in the control groups. Thus, detection of the snake by focal females provided information about a potential threat to other close group members and reactions to this initial detection proceeded sequentially like a domino effect. Collective detection thus is not restricted to social species that exhibit conspicuous alarm signals.
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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 ».