Uncertainty of risk and information limitations shape neophobic antipredator responses in Trinidadian guppies
Notice bibliographique
Résumé
The combined effects of changing climates, anthropogenic disturbances, and invasive species lead to short and long-term ecosystem changes. As a result, prey populations may be faced with increased uncertainty of risk (i.e., inability to predict predation events due to limitations on the quantity or quality of information). This uncertainty impacts decision-making and risk-assessment abilities among prey. Therefore, it is critical to understand the ecological factors driving uncertainty, and how prey deal with information limitations. Recently, phenotypically plastic neophobic predator avoidance (NPA, increased vigilance towards novel stimuli) has been suggested as a response of prey to uncertainty, without the costs associated with learning specific predator cues. Trinidadian guppies (Poecilia reticulata) from high-predation populations exhibit NPA, and NPA can be induced in predator-naïve populations after increasing mean predation risk. However, it remains unclear what specific factors drive uncertainty and the resulting NPA. Using Trinidadian guppies as a model system, I conduct a combination of laboratory and field experiments to identify potential drivers of uncertainty of risk within prey populations. I use an information ecology framework to argue that uncertainty of risk may arise from prey experience during risk information detection, from the risk information source (i.e., conspecifics and/or predators), and from the environment through which risk information must travel. I demonstrate that NPA increases when prey experience multiple novel cues, simultaneously or over time. After repeated encounters with a single novel cue, NPA is lost unless the cue is spatially unpredictable. Furthermore, NPA to a novel cue is mediated when paired with a social safety cue. I also assess predator guild composition and demonstrate that increased predator density (i.e., mean risk), and to a weaker extent predator diversity, increases NPA. Lastly, I show that NPA is greater in microhabitats with greater water velocity and habitat complexity, smaller dimensions, and decreased substrate heterogeneity and substrate diversity. Uncertainty of risk may have deleterious impacts on the distribution and abundance of predator and prey species. My thesis identifies factors contributing to uncertainty, enables prediction of prey responses to such conditions, and can contribute to conservation and management efforts of socio-economically important, endangered, or invasive species.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».