Microhabitat conditions drive uncertainty of risk and shape neophobic responses in Trinidadian guppies, <i>Poecilia reticulata</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to uncertain risks, prey may rely on neophobic phenotypes to reduce the costs associated with the lack of information regarding local conditions. Neophobia has been shown to be driven by information reliability, ambient risk and predator diversity, all of which shape uncertainty of risk. We similarly expect environmental conditions to shape uncertainty by interfering with information availability. In order to test how environmental variables might shape neophobic responses in Trinidadian guppies (Poecilia reticulata), we conducted an in situ field experiment of two high‐predation risk guppy populations designed to determine how the ‘average’ and ‘variance’ of several environmental factors might influence the neophobic response to novel predator models and/or novel foraging patches. Our results suggest neophobia is shaped by water velocity, microhabitat complexity, pool width and depth, as well as substrate diversity and heterogeneity. Moreover, we found differential effects of the ‘average’ and ‘variance’ environmental variables on food‐ and predator‐related neophobia. Our study highlights that assessment of neophobic drivers should consider predation risk, various microhabitat conditions and neophobia being tested. Neophobic phenotypes are expected to increase the probability of prey survival and reproductive success (i.e. fitness), and are therefore likely linked to population health and species survival. Understanding the drivers and consequences of uncertainty of risk is an increasingly pressing issue, as ecological uncertainty increases with the combined effects of climate change, anthropogenic disturbances and invasive species.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».