Food availability and long‐term predation risk interactively affect antipredator response
Notice bibliographique
Résumé
Food availability and temporal variation in predation risk are both important determinants of the magnitude of antipredator responses, but their effects have rarely been examined simultaneously, particularly in wild prey. Here, we determine how food availability and long-term predation risk affect antipredator responses to acute predation risk by monitoring the foraging response of free-ranging snowshoe hares (Lepus americanus) to an encounter with a Canada lynx (Lynx canadensis) in Yukon, Canada, over four winters (2015-2016 to 2018-2019). We examined how this response was influenced by natural variation in long-term predation risk (2-month mortality rate of hares) while providing some individuals with supplemental food. On average, snowshoe hares reduced foraging time up to 10 h after coming into close proximity (≤75 m) with lynx, and reduced foraging time an average of 15.28 ± 7.08 min per lynx encounter. Hares tended to respond more strongly when the distance to lynx was shorter. More importantly, the magnitude of hares' antipredator response to a lynx encounter was affected by the interaction between food-supplementation and long-term predation risk. Food-supplemented hares reduced foraging time more than control hares after a lynx encounter under low long-term risk, but decreased the magnitude of the response as long-term risk increased. In contrast, control hares increased the magnitude of their response as long-term risk increased. Our findings show that food availability and long-term predation risk interactively drive the magnitude of reactive antipredator response to acute predation risk. Determining the factors driving the magnitude of antipredator responses would contribute to a better understanding of the indirect effects of predators on prey populations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».