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Enregistrement W3012145330 · doi:10.1139/cjz-2019-0164

A game of patience between predator and prey: waiting for opponent’s action determines successful capture or escape

2020· article· en· W3012145330 sur OpenAlexvenueno aff
Nozomi Nishiumi, Akira Mori

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésPredationBiologyAction (physics)PredatorPredator avoidancePatienceEcologyZoologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When predator and prey animals face each other, preemptive actions by both sides are considered to mediate successful capture or escape. However, in spite of the general presumption, some animals, such as predatory snakes and their frog prey, occasionally remain motionless or move slowly for a while before striking or escaping, respectively. To clarify the possible advantages of this behaviour, we examined interactions between Japanese Four-lined Ratsnakes (Elaphe quadrivirgata (H. Boie, 1826)) and Black-spotted Pond Frogs (Pelophylax nigromaculatus (Hallowell, 1861)), focusing especially on kinematic features of strike behaviour of snakes and flight behaviour of frogs in close quarters. Staged encounter experiments and field observations revealed that counteractions against an opponent’s preemptive actions are effective for both snakes and frogs until a certain distance because they are hardly able to change their trajectories once they initiate strike or escape behaviours. Snakes and frogs also appropriately switched their behaviour from waiting for the opponent’s action to taking preemptive action at this threshold distance. These results suggested the occurrence of a game of patience between snakes and frogs in which they wait for the opponent’s action to achieve effective countermeasures. Our study provides new insights for predicting optimal decision-making by predators and prey and will contribute to a better understanding of their strategies.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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