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Enregistrement W2958600565 · doi:10.1111/ele.13344

Fear of humans as apex predators has landscape‐scale impacts from mountain lions to mice

2019· letter· en· W2958600565 sur OpenAlexafffund
Justin P. Suraci, Michael Clinchy, Liana Zanette, Christopher C. Wilmers

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésApex predatorForagingPredationEcologyWildlifePredatorHabitatGeographyTrophic levelScale (ratio)Trophic cascadeBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apex predators such as large carnivores can have cascading, landscape-scale impacts across wildlife communities, which could result largely from the fear they inspire, although this has yet to be experimentally demonstrated. Humans have supplanted large carnivores as apex predators in many systems, and similarly pervasive impacts may now result from fear of the human 'super predator'. We conducted a landscape-scale playback experiment demonstrating that the sound of humans speaking generates a landscape of fear with pervasive effects across wildlife communities. Large carnivores avoided human voices and moved more cautiously when hearing humans, while medium-sized carnivores became more elusive and reduced foraging. Small mammals evidently benefited, increasing habitat use and foraging. Thus, just the sound of a predator can have landscape-scale effects at multiple trophic levels. Our results indicate that many of the globally observed impacts on wildlife attributed to anthropogenic activity may be explained by fear of humans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations453
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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