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Enregistrement W4320004814 · doi:10.1002/ecs2.4378

Sex‐dependent habitat selection modulates risk management by meadow voles

2023· article· en· W4320004814 sur OpenAlexafffund
Douglas W. Morris

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationLakehead UniversityOntario Innovation Trust
Mots-clésForagingTerritorialityPredationHabitatEcologyBiologyPopulationSelection (genetic algorithm)GeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foraging involves a trade‐off between food and safety. Most research into the trade‐off invokes safety from predation. But danger and its associated risk arise from multiple causes that cannot be assessed solely with reference to predators. A more complete assessment of risk management requires experimental designs that attempt to modify and measure risks, regardless of the source of danger. I aimed to do so by adding shelter (mulched straw) and time‐varying supplemental food (rabbit chow), while measuring foraging behavior and habitat use by a seminatural population of meadow voles. Voles foraged more intensely under safety, recognized least risk when given access to both food and shelter, but altered their risk management through time: management included a novel form of sex‐dependent habitat selection in which male–male pairs occupied risky areas without shelter while female–female pairs occupied habitats sheltered by straw. The pattern is consistent with a sex‐dependent evolutionary game in which female territoriality and tolerance of other females limit conflict with, and space use by, males. Voles' array of interacting strategies demonstrates that ecologists must be wary of ascribing risk only to predation, and particularly so if experiments are blind to other dangers and processes that alter foraging behavior and habitat selection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,012

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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