Habitat selection reveals state-dependent foraging trade-offs in a temporally autocorrelated environment
Notice bibliographique
Résumé
We use theories of risk allocation to inform trade-offs between foraging in a rich and risky habitat versus using a poor but safe alternative. Recent advances in the theory predict that the length of exposure to good or bad conditions governs risk allocation, and thus habitat choice, when patterns of environmental risk are autocorrelated in time. We investigate the effects of these factors with controlled experiments on a small soil arthropod (Folsomia candida). We subjected animals to nine temporally autocorrelated 16-day feeding treatments varying in both the proportion (0.25, 0.50, and 0.75) and duration (short, medium and long intervals) of time when food was present and absent. We assessed foraging trade-offs by the animals' choice of occupying a risky dry habitat with food (rich) versus a safe moist habitat with no food (poor). Irrespective of autocorrelation in conditions, the proportion of time spent with no food primarily determined habitat selection by these collembolans. Our results imply an energetic threshold below whichF. candidaare forced to forage in rich and risky habitat despite the possibility of mortality through desiccation. The link to energetic thresholds suggests the possibility of employing state-dependent habitat selection as a leading indicator of habitat change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».