Measuring the population-level consequences of predator-induced prey movement
Notice bibliographique
Résumé
Questions: (1) What impact does adaptive movement away from areas of high predation risk have on the dynamics of a prey species and its resource? (2) What can experiments that introduce or remove predator cues tell us about the answer to question (1)? Mathematical methods: These questions are addressed using a two-patch meta-community model in which predators and/or their cues are incorporated into a system consisting of a prey species and its resource. Predators and/or cues may be introduced to one or both patches. Key assumptions: Prey species move adaptively to maximize their instantaneous rate of increase, but also make some random movement. Predators move randomly or do not move. Resources seldom or never move between patches. Consumer species have saturating functional responses. Conclusions: (1) Adaptive movement can stabilize or destabilize the dynamics of the tri-trophic system. (2) Monitoring densities in a single patch may give a misleading indication of the global change in densities. (3) Adaptive prey movement in response to predator cues may increase or decrease prey density. (4) Predator introduction may cause an increase or decrease in the size of the prey population. (5) Short-term experiments with local measurements may greatly overestimate the impact of predators on prey and the behavioural component of that impact. (6) The dynamics and interspecific effects in a system with predators and adaptive avoidance by prey cannot in general be deduced from separate experiments with cues alone and with predators in the absence of the cues. (7) Conclusions from recent empirical studies should be reassessed in light of these results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».