Visual cues of predation risk outweigh acoustic cues: a field experiment in black-capped chickadees
Notice bibliographique
Résumé
Foragers rely on various cues to assess predation risk. Information theory predicts that high certainty cues should be valued more than low certainty cues. We measured the latency of black-capped chickadees ( Poecile atricapillus ) to resume feeding during winter in response to cues that conferred different degrees of certainty about current predation risk: a high certainty visual cue (predator mount) and a lower certainty acoustic cue (conspecific mobbing calls), presented either alone or in combination. As predicted, chickadees took longer to resume feeding after the visual than the acoustic cue, and this effect was greatest under conditions of high starvation risk (i.e. low temperatures). Presenting both cues together produced the same foraging delay as the visual cue alone under low starvation risk, but surprisingly, resulted in lower responses under high starvation risk compared to the visual cue alone. We suggest that this may be due to prey using a form of information updating, whereby differences in the timing of perception of acoustic versus visual cues interacts with energetic constraint to shape perceived risk. Although the sequential perception of cues is likely in a range of decision-making contexts, studies manipulating the order in which cues are perceived are needed to test existing models of multimodal cue integration.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».