Complex tactics in a dynamic large herbivore–carnivore spatiotemporal game
Notice bibliographique
Résumé
The spatiotemporal game between predators and prey is a fundamental process governing their distribution dynamics. Players may adopt different tactics as the associated costs and benefits change through time. Yet few studies have investigated the potentially simultaneous and dynamic nature of movement tactics used by both players. It is particularly unclear to what extent perceived predation risk mediates the fine‐scale distribution of large and dangerous prey, which are mostly driven by bottom–up, resource‐related processes. We built habitat use and movement models based on 10 years of monitoring GPS‐collared grey wolves Canis lupus and plains bison Bison bison bison in Prince Albert National Park, Canada, to investigate the predator–large prey game in a multi‐prey system. Bison did not underuse patches of high‐quality vegetation at any time during the seasonal cycle even though wolves were selectively patrolling these areas. Rather, in at least one season, bison engaged in complex tactics comprised of proactive responses to the long‐term distribution (risky places) and reactive responses to the immediate proximity (risky times) of their opponent. In summer–autumn, bison reduced the time spent in food‐rich patches as both the long‐term use and the immediate proximity of wolves increased. By demonstrating that wolf distribution triggers patch abandonment by bison, we provide a key element in support of the shell game hypothesis – where prey move constantly to avoid predators attempting to anticipate their location. In winter, a season of relatively high energetic stress, bison no longer abandoned food‐rich patches as predation risk increased, while no bison responses to wolves were observed in spring–summer. Our work demonstrates the highly dynamic and complex nature of the predator–large prey spatiotemporal game, a key trait‐mediated mechanism by which trophic interactions structure ecological communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».