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Enregistrement W3007222179 · doi:10.1098/rsos.191841

Native and invasive squirrels show different behavioural responses to scent of a shared native predator

2020· article· en· W3007222179 sur OpenAlexfundno aff
Joshua P. Twining, W. Ian Montgomery, Lily Price, Hansjoerg P. Kunc, David G. Tosh

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVincent Wildlife TrustQueen's University
Mots-clésSciurus carolinensisSciurusMartenPredatorPredationBiologyInvasive speciesIntroduced speciesEcologyVigilance (psychology)ZoologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) can reverse the replacement of red squirrels by grey squirrels, but the underlying mechanism of how pine martens suppress grey squirrels is little understood. Research suggests the reversal process is driven by direct predation, but why the native red squirrel may be less susceptible than the invasive grey squirrel to predation by a commonly shared native predator, is unknown. A behavioural difference may exist with the native sciurid being more effective at avoiding predation by the pine marten with which they have a shared evolutionary history. In mammals, olfactory cues are used by prey species to avoid predators. To test whether anti-predator responses differ between the native red squirrel and the invasive grey squirrel, we exposed both species to scent cues of a shared native predator and quantified the responses of the two squirrel species. Red squirrels responded to pine marten scent by avoiding the feeder, increasing their vigilance and decreasing their feeding activity. By contrast, grey squirrels did not show any anti-predator behaviours in response to the scent of pine marten. Thus, differences in behavioural responses to a shared native predator may assist in explaining differing outcomes of species interactions between native and invasive prey species depending on the presence, abundance and exposure to native predators.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,801

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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