Selfish herd effects depend on prey crypsis
Notice bibliographique
Résumé
Determining why some animals form groups while others remain solitary is a longstanding goal in behavioural ecology. Group formation can help mitigate predation risk through various mechanisms, including risk dilution and group vigilance. The selfish herd hypothesis proposes that prey can reduce their risk by minimizing the area around which all points in that area are closer to them than to another conspecific (i.e. by minimizing their ‘domain of danger’ (DOD)). This hypothesis assumes that an individual's predation risk is proportional to the size of its DOD; however, the relationship between risk and proximity to conspecifics may depend on additional factors. Specifically, approaching conspecifics may be costly for prey that rely on crypsis because group formation increases detectability. Using plasticine model prey, we experimentally manipulated prey coloration as well as the DOD, and then tracked their ‘survival’ under natural field conditions. We found that an individual's predation risk increased with their DOD for conspicuous (red) prey, but decreased with the DOD in cryptic (green) prey. Our results are consistent with patterns in natural systems and indicate that the relationship between predation risk and DOD depends on additional factors like prey coloration.
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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) | 0,000 | 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 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 ».