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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
儘管最優理論提高了我們這樣做的能力，但動物行為的建模和預測通常具有挑戰性。儘管存在許多對行為的定性預測，但通常缺乏經過經驗數據測試的準確定量模型。這可能是由於個人偏見的差異以及新資訊收集和使用方式的差異所致。我們提出了一個基於貝葉斯定理的新穎解釋的建模框架，將能量限制的最佳化與先驗偏差和個人收集的新資訊的特定來源相結合。我們提出了推斷群體內先驗偏差分佈的方法，而不是假設已知先驗（這在貝葉斯行為建模方法中很常見），以及評估整體模型描述的擬合優度。我們應用這個框架來根據先驗偏差和獵物使用資訊的變化來預測捕食者與獵物相遇期間的最佳逃脫。使用這種方法，我們收集並分析了白尾鹿（Odocoileus virginianus）響應人類接近而逃避行為的數據。我們發現僅與捕食者的距離不足以預測鹿的飛行反應，並表明包含附加資訊是必要的。我們也比較了不同族群的先驗偏差推論分佈的差異，並討論了人類活動在影響這些分佈方面的可能作用。