Variation in anti-predator behaviors of white-tailed deer (<i>Odocoileus virginianus</i>) in a multi-predator system
Notice bibliographique
Résumé
Anti-predator responses to perceived predation risk can influence population demography. Understanding the relative effect of predator exposure and intraspecific interactions across a variety of anti-predator behaviors provides important insight into inter- and intra-specific drivers of species-specific behaviors. We merged classical behavioral observation methods with camera trapping techniques to examine anti-predator behaviors of white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) relative to variation in predator exposure and interspecific interactions. We coded 772 behavioral observations from >180 000 images spanning 605 trap-nights. Seasonal differences in behavioral responses to diminishing returns on foraging effort indicated that deer are risk-averse foragers and are more likely to exhibit risky behaviors in the presence of a concentrated food resource when the nutritional value of food resources are high. However, deer tended to spend less time at a site as resources diminished, supporting marginal value theories of habitat use. Intraspecific interaction predicted vigilance and the amount of time spent at a site. Similar to many other species, deer tended to be less vigilant and spend more time at a site as group size increased. Our research suggests that white-tailed deer in Wisconsin make foraging decisions based on factors associated with individual fitness, presence of conspecifics, and habitat characteristics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».