Experimental manipulation of perceived predation risk alters survival, cause of death, and demographic patterns in juvenile snowshoe hares
Notice bibliographique
Résumé
Perceived predation risk alters prey behaviour and physiology, but few studies have examined downstream consequences on prey demography in wild populations. Perceived predation risk could alter adult reproductive performance via reduced investment in offspring quality and post-birth care. We manipulated perceived predation risk in snowshoe hare ( Lepus americanus Erxleben, 1777) by exposing pregnant mothers to chases by a domestic dog ( Canis familiaris Linnaeus, 1758). Litter size was comparable between risk-augmented and control groups, but treated females had more stillbirths and gave birth to leverets of lower body condition. Leverets from risk-augmented females had 88% higher 40-day mortality rate. Maternally preventable causes of death like starvation or predation by red squirrel ( Tamiasciurus hudsonicus (Erxleben, 1777)) caused this difference, particularly during the nursing period. Risk-augmented mothers were always more active than controls, but the difference was greatest during the nursing period. We found that perceived predation risk reduces maternal productivity pre- and post-partum, implying downstream consequences to populations. Because our treatment ended before parturition, we can link offspring performance such as survival and behaviour specifically to maternal life-history trade-offs, which has not been shown in a wild mammal.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».