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Enregistrement W2807903676 · doi:10.1002/ecy.2381

Quantifying fear effects on prey demography in nature

2018· article· en· W2807903676 sur OpenAlexafffund
Michael J. L. Peers, Yasmine N. Majchrzak, Eric W. Neilson, Clayton T. Lamb, Anni Hämäläinen, Jessica A. Haines, Laura Garland, Darcy Doran‐Myers, Kate Broadley, Rudy Boonstra, Stan Boutin

Notice bibliographique

RevueEcology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPredationPredatorEcologyConsumption (sociology)Sensory cueTrophic cascadePsychologyBiologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, it has been argued that the effect of predator fear exacts a greater demographic toll on prey populations than the direct killing of prey. However, efforts to quantify the effects of fear have primarily relied on experiments that replace predators with predator cues. Interpretation of these experiments must consider two important caveats: (1) the magnitude of experimenter-induced predator cues may not be realistically comparable to those of the prey's natural sensory environment, and (2) given functional predators are removed from the treatments, the fear effect is measured in the absence of any consumptive effects, a situation which never occurs in nature. We contend that demographic consequences of fear in natural populations may have been overestimated because the intensity of predator cues applied by experimenters in the majority of studies has been unnaturally high, in some instances rarely occurring in nature without consumption. Furthermore, the removal of consumption from the treatments creates the potential situation that individual prey in poor condition (those most likely to contribute strongly to the observed fear effects via starvation or reduced reproductive output) may have been consumed by predators in nature prior to the expression of fear effects, thus confounding consumptive and fear effects. Here, we describe an alternative treatment design that does not utilize predator cues, and in so doing, better quantifies the demographic effect of fear on wild populations. This treatment substitutes the traditional cue experiment where consumptive effects are eliminated and fear is simulated with a design where fear is removed and consumptive effects are simulated through the experimental removal of prey. Comparison to a natural population would give a more robust estimate of the effect of fear in the presence of consumption on the demographic variable of interest. This approach represents a critical advance in quantifying the mechanistic pathways through which predation structures ecological communities. Discussing the merits of both treatments will motivate researchers to go beyond simply describing the existence of fear effects and focus on testing their true magnitude in wild populations and natural communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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