Should I stay, or should I go: Modeling optimal flight initiation distance in nesting birds
Notice bibliographique
Résumé
Flight initiation distance (FID)-the distance at which an individual leaves in response to the approach of a perceived threat-provides a measurement of risk-taking behavior. If individuals optimize their FID, this distance should reflect the point at which the fitness resulting from leaving exceeds the fitness resulting from all other possible decisions. Previous theory of FID has often been aimed at explaining this behavior in foraging individuals. Yet flight initiation in response to approaching threats occurs in a range of contexts that might influence optimal behavior. In breeding individuals, risk-taking decisions that are made at a location of offspring care (e.g., a nest or den) can have significant effects on fitness. Here, we develop a theoretical model of distances at which a parent bird flushes from a nest in response to an approaching threat. We estimate parent fitness with regards to characteristics of the parent (reproductive values, detection distance, and cost of lost parental care cost), the nest (concealment and accessibility), and the approaching predator (detection capability and predation success), developing a dichotomous scenario between staying at the nest or leaving at varying distances. Using a generalized comparison of the benefits of leaving versus staying, we find that increasing costs of lost parental care, probability of predation of the parent due to fleeing, or current reproductive value lead to more instances of staying at the nest. In a complementary approach with specified parameters based on biologically-informed factors that likely influence a predator-prey encounter, we find that increasing the current reproductive value, concealment of the nest, or costs of lost parental care decrease optimal FID and can lead to the parent staying at the nest. Other factors, such as increasing residual reproductive value, predation success, and predator capability of detecting the nest, increase optimal FID with some instances of costs of fleeing being so great that staying becomes an optimal strategy. Our theory provides a framework to explain variation in FID among nesting species and individuals and could provide a foundation for future empirical investigations of risk-taking behavior.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».