Does fear of humans predict anti-predator strategies in an ungulate hider species during fawning?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans are a major evolutionary force on wildlife via artificial selection. While often explored through the lens of extractive interactions (e.g., hunting) able to favour certain behavioural traits over others, the implications of non-extractive ones, such as wildlife feeding, remain under-studied. Research has recently shown that people tend to feed (and sometimes favour) a limited subset of bolder individuals within natural populations, although its dynamics and consequences are not fully clear. Using fallow deer living in a peri-urban setting as a model population, we studied whether mother deer that display reduced fear of humans and consistently approach them for food adopt weaker anti-predator strategies by selecting for fawning bedsites that are less concealed and closer to human hotspots, allowing them to take advantage of additional artificial feeding opportunities in comparison to shier mothers in this population. Our dataset encompassed 171 fawns from 109 mothers across 4 years. Contrary to our expectations, we found that mothers that regularly accepted food from humans selected for more concealed bedsites farther away from them, giving their offspring better protection while also taking advantage of additional artificial food during lactating. Our results show marked behavioural adaptation by a subset of females, making this the first time that the link between tendency to approach humans and strategies to protect offspring is explored. Given previous findings that these begging females also deliver heavier fawns at birth, our research adds a piece to the complex puzzle describing human manipulation of behaviour in natural populations and its fitness consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».