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Enregistrement W2796253663 · doi:10.1139/z03-079

Risk factors affecting escape behavior by the desert iguana, <i>Dipsosaurus dorsalis</i>: speed and directness of predator approach, degree of cover, direction of turning by a predator, and temperature

2003· article· en· W2796253663 sur OpenAlexvenueno aff
W. E. Cooper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurrowPredatorLizardIguanaPredationBiologyEscape responseEcologyIguanidaeSauriaZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escape from predators by desert iguanas (Dipsosaurus dorsalis) conforms to predictions of optimal escape theory based on risk. I simulated an approaching predator to study risk factors. The primary response variable was approach distance (= flight-initiation distance), i.e., the distance between predator and prey when the prey initiates escape. In additional studies, I recorded whether lizards permitted me to approach close enough to noose them (an indicator of wariness) and the method of escape. Approach distance was greater when the predator approached rapidly than slowly and directly than indirectly, and when the predator turned toward the lizard rather than away. It was greater in open than in more densely covered habitats, which may reflect greater risk due to conspicuousness and (or) a greater distance to refuge. Early in the day at lower air temperatures, desert iguanas permitted a closer approach before initiating escape. While basking after emergence from burrows, lizards escaped into burrows; later in the day they fled. Lizards that fled had high body temperatures; a single individual captured immediately after entering a burrow had a lower body temperature. Lizards presumably enter burrows when low body temperature limits the running speed, but burrow use is costly because attainment of the activity temperature is delayed because of time elapsed and the temperature decrease in burrows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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