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Enregistrement W4249282267 · doi:10.1002/9780470015902.a0003660.pub2

Predator Avoidance

2016· other· en· W4249282267 sur OpenAlexaff
Mark V. Abrahams, Michael G Piersiak

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2016
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationBatesian mimicryPredatorEcologyMimicryBiologyPredator avoidanceAposematismHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For prey species to be successful, they must balance the conflicting demands of obtaining the resources necessary for survival while avoiding being killed by predators. This has a hierarchy of approaches that begins with avoiding dangerous (=predators) times and locations, using dangerous locations but adopting behaviours and tactics that assist prey in detecting predators first. If a predator detects them, they may also plan for this by staying in groups, thereby diluting the chance of being the individual that is killed or using coordinated group defence. Individuals may also employ toxins or specialised morphologies that deter a predator from attacking or assist in escape. Assuming that individual behaviour is not affected by the presence of parasites, prey may also escape predators after capture using specialised morphologies, and even ejecting limbs. Ultimately, captured prey may even try to attract other predators with the hope of escaping during the ensuing melee. Key Concepts Behavioural trade‐offs. The role of predators in affecting habitat quality. Costs and benefits of group living. The role of antipredator morphology. Batesian and Mullerian mimicry. The impact of parasites and how they can modify behaviour. Animal scaling, physics and its impact upon behaviour. The ecological importance of predators. Conservation ecology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,009

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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