Experimental addition of cover lowers the perception of danger and increases reproduction in meadow voles (<i>Microtus</i> <i>pennsylvanicus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Predation danger is pervasive for small mammals and is expected to select strongly for behavioural tactics that reduce the risk. In particular, since it may be considered a cost of reproduction, predation danger is expected to affect the level of reproductive effort. We test this hypothesis in a population of meadow voles (Microtus pennsylvanicus (Ord, 1815)) under seminatural conditions in field enclosures. We manipulated the voles’ perception of predation danger by adjusting the available cover and measured giving up density (GUD) in food patches to verify that the perception of danger differed between high- and low-cover treatments. Treatments did not differ in actual predation rate, in vole density, or in the quantity or quality of food. During the experiments, we measured indices of vole reproductive effort including activity (electronic detectors), foraging intensity (fecal plates), and the number of young produced (livetrapping). Voles in the high-cover (lower danger) treatments were more active, foraged more, and produced 85% more young per female per trap period than voles in the low-cover (higher danger) treatment. We briefly discuss the population consequences of this adaptive behavioural flexibility.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».