Apparent predation risk: tests of habitat selection theory reveal unexpected effects of competition
Notice bibliographique
Résumé
Questions: Does reducing density of one species increase habitat use by its competitor? If so, can the competitive effect mimic predation risk? Hypotheses: A competing species should increase its use of secondary habitat as the density of its competitor in that habitat declines. And it should forage in safe sites more readily when its competitor is abundant than when it is sparse. Organisms: Two co-existing species of northern voles (Myodes gapperi and Microtus pennsylvanicus) known to have distinct habitat preferences. Field site: Two pairs of interconnected rodent-proof enclosures in field and forest habitat at the Lakehead University Habitron near Thunder Bay, Ontario, Canada. Methods: I predicted density-dependent habitat use from first principles, then measured the density of Myodes in the two habitats as well as its quitting-harvest rate in artificial food patches. I tested the predictions by contrasting treatments where I reduced the density of Microtus in the presence of Myodes, versus controls where I reduced an equal density of Myodes existing alone. Results: Myodes used its preferred forest habitat more at high Microtus density than at low Microtus density. But Microtus occupied both habitats at all densities. Myodes used safe foraging sites more intensely in the treatment where Microtus was present than in the control where it was absent. Conclusions: Competition between these two vole species is reduced by density-dependent habitat selection. But Myodes also trades off food for safety to avoid competition with larger Microtus. Ecologists must first eliminate competition if they are to accurately estimate the effects of predation risk on species co-existence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».