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Enregistrement W2906495888 · doi:10.1111/oik.05935

Predation risks suppress lifetime fitness in a wild mammal

2018· article· en· W2906495888 sur OpenAlexaff
Philip D. DeWitt, Darcy R. Visscher, Matthew S. Schuler, Richard P. Thiel

Notice bibliographique

RevueOikos · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensThe King's UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationBiologyJuvenileEcologyReproductive successOffspringPopulationPredatorReproductionPorcupineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prey often reduce predation risk at the cost of lower resource intake. The cumulative effects of such tradeoffs can alter resource allocation, demography and evolutionary processes. We show how the accumulation of risk effects reduces the growth rate of wild North American porcupines Erethizon dorsatum , and simulate three evolutionary responses related to lifetime reproductive success. Individual porcupines experiencing predation risk from fishers Pekania pennanti grew slower and gave birth to fewer offspring. Simulations show that predation risk alone can lead to population declines, and that a female can replace herself by investing more energy into reproduction or adult survival; females that only invest energy in juvenile survival cannot. We show that the accumulation of predation risk can reduce lifetime reproductive success in natural ecosystems. Estimating the contribution of predation risk, and how evolutionary responses can mediate consequences associated with predation risk, is necessary to understand the evolution of predator–prey systems.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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