The evolution and ecology of multiple antipredator defences
Notice bibliographique
Résumé
Prey seldom rely on a single type of antipredator defence, often using multiple defences to avoid predation. In many cases, selection in different contexts may favour the evolution of multiple defences in a prey. However, a prey may use multiple defences to protect itself during a single predator encounter. Such "defence portfolios" that defend prey against a single instance of predation are distributed across and within successive stages of the predation sequence (encounter, detection, identification, approach (attack), subjugation and consumption). We contend that at present, our understanding of defence portfolio evolution is incomplete, and seen from the fragmentary perspective of specific sensory systems (e.g., visual) or specific types of defences (especially aposematism). In this review, we aim to build a comprehensive framework for conceptualizing the evolution of multiple prey defences, beginning with hypotheses for the evolution of multiple defences in general, and defence portfolios in particular. We then examine idealized models of resource trade-offs and functional interactions between traits, along with evidence supporting them. We find that defence portfolios are constrained by resource allocation to other aspects of life history, as well as functional incompatibilities between different defences. We also find that selection is likely to favour combinations of defences that have synergistic effects on predator behaviour and prey survival. Next, we examine specific aspects of prey ecology, genetics and development, and predator cognition that modify the predictions of current hypotheses or introduce competing hypotheses. We outline schema for gathering data on the distribution of prey defences across species and geography, determining how multiple defences are produced, and testing the proximate mechanisms by which multiple prey defences impact predator behaviour. Adopting these approaches will strengthen our understanding of multiple defensive strategies.
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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) | 0,001 | 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 ».