Fear of predators in free-living wildlife reduces population growth over generations
Notice bibliographique
Résumé
Correctly assessing the total impact of predators on prey population growth rates (lambda, λ) is critical to comprehending the importance of predators in species conservation and wildlife management. Experiments over the past decade have demonstrated that the fear (antipredator responses) predators inspire can affect prey fecundity and early offspring survival in free-living wildlife, but recent reviews have highlighted the absence of evidence experimentally linking such effects to significant impacts on prey population growth. We experimentally manipulated fear in free-living wild songbird populations over three annual breeding seasons by intermittently broadcasting playbacks of either predator or nonpredator vocalizations and comprehensively quantified the effects on all the components of population growth, together with evidence of a transgenerational impact on offspring survival as adults. Fear itself significantly reduced the population growth rate (predator playback mean λ = 0.91, 95% CI = 0.80 to 1.04; nonpredator mean λ = 1.06, 95% CI = 0.96 to 1.16) by causing cumulative, compounding adverse effects on fecundity and every component of offspring survival, resulting in predator playback parents producing 53% fewer recruits to the adult breeding population. Fear itself was consequently projected to halve the population size in just 5 years, or just 4 years when the evidence of a transgenerational impact was additionally considered (λ = 0.85). Our results not only demonstrate that fear itself can significantly impact prey population growth rates in free-living wildlife, comparing them with those from hundreds of predator manipulation experiments indicates that fear may constitute a very considerable part of the total impact of predators.
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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 | 0,001 |
| 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 ».