Can redistribution of breeding colonies on a landscape mitigate changing predation danger?
Notice bibliographique
Résumé
The reproductive success of colonially breeding species depends in part upon a trade‐off between the benefit of a dilution effect against nestling predation within larger colonies and colony conspicuousness. However, there may be no net survivorship benefit of dilution if smaller colonies are sufficiently inconspicuous. This raises the question about how the size distribution of breeding colonies on a landscape might change as the predation danger for nestlings changes. In southwest British Columbia, Canada, bald eagle Haliaeetus leucocephalus populations have increased exponentially at ∼5% per year in recent decades and prey upon nestlings of colonial breeding great blue herons Ardea herodias faninni . Motivated by field data on reproductive success in relation to colony size, modeling is used to ask under which circumstances trading off a dilution benefit against colony conspicuousness can improve population reproductive success. That is, which colonial nesting distribution, dispersed and cryptic versus clumped and conspicuous, best mitigates predation danger on nestlings? When predators are territorial, the modeling predicts a dispersed nesting strategy as attack rate increases, but not as predator numbers increase. When predators are non‐territorial, the modeling predicts a dispersed nesting strategy as predator numbers and/or attack rates increase. When predators are both territorial and non‐territorial, colonial nesting within a predator's territory improves reproductive success when attack rates are low. This suggests nesting in association with territorial predators may offer decreased levels of predation when compared with nesting amongst non‐territorial predators. Thus a change in the colony size distribution of colonially breeding species might be anticipated on a landscape experiencing a change in predation danger.
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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 | 0,001 | 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 ».