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Enregistrement W4406144237 · doi:10.24072/pcjournal.506

From fear to food: predation risk shapes deer behaviour, their resources and forest vegetation

2025· article· en· W4406144237 sur OpenAlexafffundabout
Jean‐Louis Martin, Simon Chamaillé‐Jammes, Anne K. Salomon, Devana Veronica Gomez Pourroy, Mathilde Schlaeflin, Soizic Le Saout, Annick Lucas, Ilham Bentaleb, Simon Chollet, Jake Pattison, Soline Martin‐Blangy, Anthony J. Gaston

Notice bibliographique

RevuePeer Community Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaWildlife Conservation Society CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueCHIST-ERAAgence Nationale de la RechercheNational Geographic Society
Mots-clésPredationForagingEcologyUnderstoryOdocoileusVegetation (pathology)HerbivoreHabitatWildlifeGeographyBiologyForageCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “ecology of fear” posits that predation risk shapes the behaviour of large herbivores, their foraging patterns, their habitat selection and their consequent effect on forest ecology. To test some of these predictions we used the extensive empirical and experimental data on vegetation cover and composition, and on deer anti-predator behaviour, collected at study sites with different histories of hunting and natural predation in the Haida Gwaii archipelago and in nearby areas of coastal British Columbia (Canada). Because these deer also forage in the intertidal, a habitat hypothetically more exposed to risk, we also analysed how risk affected intertidal foraging by measuring the proportion of marine versus terrestrial stable isotopes in deer bone collagen. In the absence of risk, deer had a strong negative effect on understory vegetation cover and plant composition. In these populations deer had a remarkable tolerance to human presence (short flight initiation and travel distances when disturbed), a willingness to consume foreign bait or to investigate baited traps, and a propensity to be active at daytime. Where deer faced long-term hunting and natural predators, understories were denser and more diverse and resembled those of forests never exposed to deer. Severe deer culling in sites initially without risk dramatically increased the cover of understory vegetation, although different in composition from the one in forests with long-term presence of predators and hunting, or that never had deer. Deer born after culling exhibited longer flight initiation distances and travel distances when fleeing, a reluctance to consume foreign bait or to investigate baited traps, and increased night-time foraging. The translocation of unwary deer from a population without risk to the island where culls had partially restored the vegetation, showed that their unwary behaviour was not significantly modified in the presence of abundant and higher-quality forage. This contrasted with the wary behaviour observed in the local deer born after the culls. Finally, deer in populations exposed to risk from hunters and/or predators were less likely to forage in the intertidal, although this trend might be, to some extent, affected by resources in the understory. We interpreted our results as evidence that risk is key in shaping, and potentially selecting for, lasting behavioural contrasts between deer populations, contrasts intimately connected to deer effects on plant cover and diversity, ecological networks, and ecosystem complexity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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