Gaming the system: how predators induce prey to make themselves more vulnerable
Notice bibliographique
Résumé
We describe a natural situation that supports predictions of theoretical scenarios in which predators tactically influence the food - safety trade-off faced by prey to increase their vulnerability. By using low-cost ‘false attacks’ or otherwise advertising their presence, predators force prey to spend time in refuges or in other forms of safety-enhancing behavior, during which foraging is impaired or impossible. Prey must compensate by taking extra risks at other times or places to meet their energy requirements, and as a consequence become easier to capture. We used data on the occurrence of over-ocean flocking (OOF) by Pacific dunlins (Calidris alpina pacifica), and on the timing and success of attacks by peregrines. OOF is a safe but energetically expensive alternative to traditional roosting, and largely replaced the latter in Boundary Bay of southwest British Columbia as the presence of wintering peregrines rose during the 1990s. Peregrines appear to use ‘false’ or ‘non-serious’ attacks to shift the occurrence of OOF to a tidal time frame earlier than is ideal for dunlins, thereby creating later hunting opportunities during which dunlins were vulnerable than otherwise would have been the case. The shift increased dunlin mortality substantially. Tactics used by predators such as prominent perching, salient signals and unpredictable appearances, could have evolved because this forces prey to increase their level of caution, rendering them more vulnerable at other times or places.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».