Individual variation in avian avoidance behaviours in response to repeated, simulated vehicle approach
Notice bibliographique
Résumé
Birds exhibit variation in alert and flight behaviours in response to vehicles within and between species, but it is unclear how properties inherent to individuals influence variation in avoidance responses over time. We examined individual variation in avoidance behaviours of Brown-headed Cowbirds (Molothrus ater (Boddaert, 1783)) in response to repeated presentation of a simulated vehicle approach in a video playback scenario. We modeled temporal alert and flight behaviours to determine whether overall behavioural variation resulted primarily from variation within individuals (i.e., intraindividual variation) or between individuals (i.e., interindividual variation). We examined reaction norms (individual × treatment day) and whether birds showed plasticity in responses via habituation or sensitization. Repeatability in the response metrics for individuals was low (∼0.22 for alert and flight), indicating that model variation was due primarily to within-individual variation rather than between-individual variation. We observed sensitization in alert responses over time, but no sensitization or habituation in flight responses. Our results indicate that individuals learned to anticipate the vehicle approach but did not vary their escape behaviour, suggesting that alert and flight behaviours might be affected differently by cues associated with oncoming objects or experience with them. We consider our findings in light of the ongoing development of strategies to reduce animal–vehicle collisions.
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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) | 0,000 | 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 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 ».