To eat and not be eaten: diurnal mass gain and foraging strategies in wintering great tits
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive theory predicts that the fundamental trade-off between starvation and predation risk shapes diurnal patterns in foraging activity and mass gain in wintering passerine birds. Foragers mitigating both types of risk should exhibit a bimodal distribution (increased foraging and mass gain early and late in the day), whereas both foraging and mass gains early (versus late) during the day are expected when the risk of starvation (versus predation) is greatest. Finally, relatively constant rates of foraging and mass gain should occur when the starvation–predation risk trade-off is independent of body mass. Using automated feeders with integrated digital balances, we estimated diurnal patterns in foraging and body mass gain to test which ecological scenario was best supported in wintering great tits Parus major . Based on data of 40 consecutive winter days recording over 12 000 body masses of 28 individuals, we concluded that birds foraged and gained mass early during the day, as predicted by theory when the starvation–predation risk trade-off is mass-dependent and starvation risk outweighs predation risk. Slower explorers visited the feeders more often, and decreased their activity along the day more strongly, compared with faster explorers, thereby explaining a major portion of the individual differences in diurnal patterning of foraging activity detected using random regression analyses. Birds did not differ in body mass gain trajectories, implying both that individuals differed in the usage of feeders, and that unbiased conclusions regarding how birds resolve starvation–predation risk trade-off require the simultaneous recording of foraging activity and body mass gain trajectories. Our study thereby provides the first unambiguous demonstration that individual birds are capable of adjusting their diurnal foraging and mass gain trajectories in response to ecological predictors of starvation risk as predicted by starvation–predation risk trade-off theory.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».