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Enregistrement W4366984017 · doi:10.1111/eth.13377

Effects of human disturbance on risk‐taking behavior in painted turtles

2023· article· en· W4366984017 sur OpenAlexafffundabout
Audrey Turcotte, Dany Garant, Gabriel Blouin‐Demers

Notice bibliographique

RevueEthology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésDisturbance (geology)Painted turtleContext (archaeology)PopulationEcologyTurtle (robot)GeographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animals are exposed to high levels of anthropogenic disturbance, which has profound consequences for population persistence. Individuals can adjust their behavior plastically when faced with perturbations in their environment and may show consistent differences in the way they perceive and respond to risky situations. Over time, this variability among individuals in response to risk can affect the dynamics of populations exposed to human disturbance. Thus, understanding how animals cope behaviorally with human disturbance is important, especially for species vulnerable to human perturbations, such as turtles. In this context, we evaluated whether risk‐taking behaviors are consistent within individual painted turtles ( Chrysemys picta ) and assessed how these behaviors are related to the extent of human disturbance along the Rideau Canal, Ontario, Canada. Specifically, we conducted repeated measurements of the number of active defensive behaviors used during handling and the time taken to escape a floating platform for 730 painted turtles (1117 observations) from 22 sites varying in human disturbance along the canal. We also quantified the emergence of the turtles from the water after escaping the platform. First, individual painted turtles showed consistent differences in all risk‐taking behaviors. Second, painted turtles in areas with high boat activity displayed more active defensive behaviors, while turtles from sites in proximity to more houses with access to the canal used fewer. Our study highlights the importance of studying animal behavior to better understand the impact of human activities on animal populations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,224

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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