Competition for food in 2 populations of a wild-caught fish
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive behavior when competing for resources is expected to increase as the ratio of competitors-to-resource ratio (CRR) units increases. Females are expected to be more aggressive than males when competing for food when body size is more strongly related to reproductive success in females than in males, whereas aggression is predicted to decrease under high ambient predation risk by natural selection. Under the risk allocation model, however, individuals under high ambient predation risk are expected to be more aggressive, and forage more in the absence of imminent risk than their low risk counterparts. An interaction between adult sex ratio (i.e., adult males/females), ambient predation risk (high vs. low), and sex on intrasexual competition for mates in Trinidadian guppies Poecilia reticulata has been shown. The interaction suggested an increase in aggression rates as CRR increased, except for males from the high predation population. To compare the patterns of competition for food versus mates, we replicated this study by using food patches. We allowed 4 male or 4 female guppies from high and low predation populations to compete for 5, 3, or 1 food patches. The foraging rate was higher in a high rather than low ambient predation risk population. Surprisingly, CRR, sex, and population of origin had no effect on aggression rates. Despite other environmental differences between the 2 populations, the effect of ambient predation risk may be a likely explanation for differences in foraging rates. These results highlight the importance for individuals to secure food despite the cost of competition and predation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».