Fear affects parental care, which predicts juvenile survival and exacerbates the total cost of fear on demography
Notice bibliographique
Résumé
Fear itself (perceived predation risk) can affect wildlife demography, but the cumulative impact of fear on population dynamics is not well understood. Parental care is arguably what most distinguishes birds and mammals from other taxa, yet only one experiment on wildlife has tested fear effects on parental food provisioning and the repercussions this has for the survival of dependent offspring, and only during early-stage care. We tested the effect of fear on late-stage parental care of mobile dependent offspring, by locating radio-tagged Song Sparrow fledglings and broadcasting predator or non-predator playbacks in their vicinity, measuring their parent's behavior and their own, and tracking the offspring's survival to independence. Fear significantly reduced late-stage parental care, and parental fearfulness (as indexed by their reduction in provisioning when hearing predators) significantly predicted their offspring's condition and survival. Combining results from this experiment with that on early-stage care, we project that fear itself is powerful enough to reduce late-stage survival by 24%, and cumulatively reduce the number of young reaching independence by more than half, 53%. Experiments in invertebrate and aquatic systems demonstrate that fear is commonly as important as direct killing in affecting prey demography, and we suggest focusing more on fear effects and on offspring survival will reveal the same for wildlife.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».