Dilution games: use of protective cover can cause a reduction in vigilance for prey in groups
Notice bibliographique
Résumé
Antipredatory vigilance usually decreases in groups. The generally accepted “collective detection” explanation implies that because there are more eyes to scan the surroundings for predators, individuals in a group can lower their personal investment in vigilance without increasing their predation risk. The role of other factors, such as numerical risk dilution caused by the mere presence of companions, has been neglected. In a model, we explore a dilution game when foragers in groups have access to protective cover. We show that foragers can take advantage of risk dilution and that this leads to changes in vigilance with group size without the need to invoke collective detection. We identify a cost to maintaining high levels of vigilance as less vigilant foragers gather food faster and so depart the group sooner (to reach cover) leaving more vulnerable stragglers behind. In groups, there is a scramble to reach safe sites that can induce a reduction in vigilance levels. Such a mechanism operates less forcefully in large groups because individuals in these groups are less vulnerable to the departure of an individual. We also demonstrate that individuals should adopt lower levels of vigilance, to reach safe sites sooner, when predator evasion is compromised or when the rate of food intake is high. The model provides new insights into the mechanisms underlying changes in vigilance with group size in animals.
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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) | 0,000 | 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 ».