Not so scary after all? Decoding the landscape of fear through hormonal responses to risky times and places
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prey must balance the energetic benefits of foraging with avoiding predation risk. This risk-reward trade-off, a cornerstone of behavioural ecology, hinges not only on realized predation risk but also on how prey perceive that risk. We often assume energetically rewarding habitats must be inherently risky because prey often increase their vigilance in these habitats or avoid them altogether. However, our assumption that these antipredator behaviours reflect perceived risk frequently goes untested. We used non-behavioural data to test our assumptions about which habitats prey perceive as risky by pairing observations of habitat use of elk ( Cervus canadensis ) with their physiological responses measured from faecal hormones: glucocorticoids (GC), which reflect stress from perceived risk and hunger, and triiodothyronine (T3), which increases with energy intake. Elk had lower GC and T3 in the forest, a putatively safer and poorer foraging habitat than cropland, where they produced more T3, indicating foraging. Surprisingly, GC levels were consistent in cropland, even during the daytime when human activity—and putative risk—peaked. This lack of risk responsiveness highlights that physiological responses are a nuanced integration of perceived risk and reward rather than a guaranteed outcome of habitat use. Our study challenges the assumption that high-reward habitats are inherently risky, and that safer habitats limit energy intake, revealing that the assumptions we make about habitats from a behavioural lens may not always be the reality for prey.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».