Optimally Foraging Mice Match Patch Use with Habitat Differences in Fitness
Notice bibliographique
Résumé
We tested the fundamental assumption of the “optimality paradigm” that the foraging behavior of individual organisms corresponds to what we would expect if it had been honed by natural selection to match habitat differences in reproductive success. First, we used long-term studies of life history and habitat selection in white-footed mice to illustrate that the fitness of females living in the forest is greater than that of females living in forest-edge habitat. Second, we used short-term foraging studies to evaluate whether food patches located in the forest provided more value to foragers than did those in the edge. Third, we used foraging studies and data on the occurrence of predators to demonstrate that animals foraging in areas with little cover face higher risks than when they forage in areas with more cover. We confirmed three a priori predictions: (1) Individual mice abandoned foraging patches at higher harvest rates in edge habitat than they did in forest. (2) Individuals harvested resource patches to lower quitting harvest rates under cover than they did when patches were located in the open. (3) The difference in quitting-harvest rate between “open” and “covered” patches was less in the safe forest habitat than it was in the risky edge habitat. Our results yield an impressive fit with our previous knowledge of habitat differences in reproductive success and substantiate the premise that short-duration strategic decisions by individuals match habitat differences in fitness.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».