Uncertainty about predation risk: a conceptual review
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty has long been of interest to economists and psychologists and has more recently gained attention among ecologists. In the ecological world, animals must regularly make decisions related to finding resources and avoiding threats. Here, we describe uncertainty as a perceptual phenomenon of decision-makers, and we focus specifically on the functional ecology of such uncertainty regarding predation risk. Like all uncertainty, uncertainty about predation risk reflects informational limitations. When cues are available, they may be novel (i.e. unknown information), incomplete, unreliable, overly abundant and complex, or conflicting. We review recent studies that have used these informational limitations to induce uncertainty of predation risk. These studies have typically used either over-responses to novelty (i.e. neophobia) or memory attenuation as proxies for measuring uncertainty. Because changes in the environment, particularly unpredictable changes, drive informational limitations, we describe studies assessing unpredictable variance in spatio-temporal predation risk, intensity of predation risk, predator encounter rate, and predator diversity. We also highlight anthropogenic changes within habitats that are likely to have dramatic impacts on information availability and thus uncertainty in antipredator decisions in the modern world.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».