Hierarchy of fear: experimentally testing ungulate reactions to lion, African wild dog and cheetah
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experiments have begun demonstrating that the fear (antipredator behavioral responses) large carnivores inspire in ungulates can shape ecosystem structure and function. Most such experiments have focused on the impacts of either just one large carnivore, or all as a whole, rather than the different impacts different large carnivores may have in intact multi-predator-prey systems. Experimentally testing the relative fearfulness ungulates demonstrate toward different large carnivores is a necessary first step in addressing these likely differing impacts. We tested the fearfulness ungulates demonstrated to playbacks of lion (Panthera leo), African wild dog (Lycaon pictus), cheetah (Acinonyx jubatus) or non-predator control (bird) vocalizations, in Greater Kruger National Park, South Africa. Ungulates ran most to lions, then wild dogs, and then cheetahs, demonstrating a very clear hierarchy of fear. Those that did not run looked toward the sound more on hearing large carnivores than controls, looking most on hearing lions. Notably, prey species-specific population level kill rates by each predator did not predict the patterns observed. Our results demonstrate that different large carnivores inspire different levels of fear in their ungulate prey, pointing to differing community-level impacts, which we discuss in relation to the ongoing worldwide decline and loss of large carnivores.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».