Deceptive nest defence in ground-nesting birds and the risk of intermediate strategies
Notice bibliographique
Résumé
Nest predation is an important determinant of reproductive success and ground-nesting birds exhibit a variety of nest defence strategies to mitigate the risk. Many small-bodied, ground nesting birds rely on deceptive behaviours such as injury-feigning to reduce nest predation: we call this behaviour active deception. However, active deception may entail risks to adults, and passive deceptive behaviour, where individuals effectively sneak away from the nest by flushing at long distances, may be an alternative means of avoiding nest predation. We provide a simple model to demonstrate that these tails of the flush distance distribution could minimize predation risk; an intermediate strategy of moderate flush distances means that birds flush more often than with short-distance flushes, and once flushed, the nest is more easily located than for long-distance flushes. We tested this model using two species of ground nesting shorebirds, the White-rumped Sandpiper (Calidris fuscicollis) and the Red Phalarope (Phalaropus fulicarius). We demonstrate that short-distance flushes are associated with active deception and intermediate-distance flushes are associated with an increased risk of nest predation. However, we found no evidence that this potential selective pressure against intermediate strategies has produced a bimodal distribution of nest defence traits. The heritability of defence behaviours, or the ability of individuals to learn, is unknown and other factors such as energetic constraints or risks to adults might also influence flush distances and defence behaviours.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».