MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550083229 · doi:10.1111/eth.12570

Collective Vigilance in the Wintering Hooded Crane: The Role of Flock Size and Anthropogenic Disturbances in a Human‐Dominated Landscape

2016· article· en· W2550083229 sur OpenAlexaff
Chunlin Li, Guy Beauchamp, Zhen Wang, Peng Cui

Notice bibliographique

RevueEthology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVigilance (psychology)FlockForagingPredationEcologyGeographyBiologyPsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vigilance achieved at the group level, known as collective vigilance, can enhance the ability to assess threats and confer benefits to gregarious prey species. Examining the factors that influence collective vigilance and exploring how individual vigilance is organized at the group level can help to understand how prey groups respond to potential threats. We quantified collective vigilance and determined its temporal pattern in a natural wintering population of the hooded crane Grus monacha in the Shengjin Lake reserve in China. We examined the role of flock size and anthropogenic disturbances in the human‐dominated landscape on collective vigilance and level of synchronization. The proportion of time during which at least one individual scanned the surroundings (collective vigilance) increased with flock size and was higher in the more disturbed buffer zone of the lake. Synchronization of vigilance occurred more frequently in the smaller flocks but was not related to the risk of disturbance. Synchronization implies that individuals tend to monitor and copy the vigilance of neighbors. In the degraded wetlands, the wintering hooded crane benefits from foraging in groups and synchronizing their vigilance in response to human disturbances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEthologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207