Human Activity Dampens the Benefits of Group Size on Vigilance in Khulan (Equus hemionus) in Western China
Notice bibliographique
Résumé
Animals receive anti-predator benefits from social behavior. As part of a group, individuals spend less time being vigilant, and vigilance decreases with increasing group size. This phenomenon, called "the many-eyes effect", together with the "encounter dilution effect", is considered among the most important factors determining individual vigilance behavior. However, in addition to group size, other social and environmental factors also influence the degree of vigilance, including disturbance from human activities. In our study, we examined vigilance behavior of Khulans (Equus hemionus) in the Xinjiang Province in western China to test whether and how human disturbance and group size affect vigilance. According to our results, Khulan showed a negative correlation between group size and the percentage time spent vigilant, although this negative correlation depended on the groups' disturbance level. Khulan in the more disturbed area had a dampened benefit from increases in group size, compared to those in the undisturbed core areas. Provision of continuous areas of high-quality habitat for Khulans will allow them to form larger undisturbed aggregations and to gain foraging benefits through reduced individual vigilance, as well as anti-predator benefits through increased probability of predator detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».