Changes in antipredator vigilance over time caused by a war of attrition between predator and prey
Notice bibliographique
Résumé
Prey animals often move from patch to patch in search of food and must evaluate the likelihood that a predator is present in each patch to adjust their antipredator behavior. This is important because a prey animal might have inadvertently arrived at a patch on which a sit-and-wait predator is lurking, a common situation in many species of animals. In a simulation model, we explore how long the ambushing predator should wait before attacking the prey animal and how the prey animal can adjust its vigilance in response. We adopted a war-of-attrition framework where the predator selects randomly an attack time from a distribution to keep the prey guessing and where the prey also keep the predator guessing by selecting randomly a time at which to switch from high to low vigilance. We found that an evolutionarily stable solution can emerge in this game and has the following form under a broad range of ecological conditions: the predator attacks early and the prey adopts a high vigilance early and then switches later to a lower vigilance. The results indicate that antipredator vigilance may change as a function of time rather than being a constant value as assumed in most vigilance models. We conclude that the uncertainty that ambushing predators and their prey must plant in the minds of the other can have important consequences for the evolution of predator and prey tactics.
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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) | 0,001 | 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 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 ».