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Escapando de predadores: múltiplas abordagens para a compreensão das decisões econômicas de fuga / Escaping from predators: multiple approaches to understanding the economic escape decisionsSamia, Diogo Soares Menezes 17 August 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-08-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Optimal escape theory states that animals should counterbalance the costs and benefits of flight when escaping from a potential predator. However, in apparent contradiction with this well-established optimality model, birds and mammals generally initiate escape soon after beginning to monitor an approaching threat; a phenomena codified as the “Flush Early and Avoid the Rush” (FEAR) hypothesis. Typically, the FEAR hypothesis is tested using correlational statistics and is supported when there is a strong relationship between the distance at which an individual first responds behaviorally to an approaching predator (alert distance; AD), and its flight initiation distance (the distance at which it flees the approaching predator; FID). However, such correlational statistics are both inadequate to analyze relationships constrained by an envelope (such as that in the AD-FID relationship) and are sensitive to outliers with high leverage, which can lead one to erroneous conclusions. To overcome these statistical concerns we develop the phi index (Φ), a distribution-free metric to evaluate the goodness of fit of a 1:1 relationship in a constraint envelope (the prediction of the FEAR hypothesis). Using both simulation and empirical data, we conclude that Φ is superior to traditional correlational analyses because it explicitly tests the FEAR prediction, is robust to outliers, and it controls for the disproportionate influence of observations from large predictor values (caused by the constrained envelope in AD-FID relationship). Importantly, by analyzing the empirical data we corroborate the strong effect that alertness has on flight as stated by the FEAR hypothesis. / A teoria do escape ótimo afirma que os animais devem contrabalançar os custos e benefícios da fuga quando vão escapar de um predador. No entanto, em aparente contradição com este bem-estabelecido modelo ótimo, aves e mamíferos geralmente empreendem fuga logo após inicio do monitoramento do predador em potencial; um fenômeno denominado “Flush Early and Avoid the Rush hypothesis” (a hipótese FEAR). A hipótese FEAR é geralmente testada usando estatísticas correlativas e seu suporte se dá por uma forte relação positiva entre a distância na qual um indivíduo responde comportamentalmente a um predador que se aproxima (distância de alerta; alert distance, AD) e a distância do início da fuga (flight initiation distance, FID). No entanto, o uso de estatísticas correlativas para testar a hipótese FEAR pode levar a conclusões errôneas, já que estatísticas correlativas são inadequadas para análise de relações em envelope (tais como a relação entre AD e FID) e são sensíveis a valores discrepantes (outliers) com elevado efeito de alavancagem. Por isso, nós desenvolvemos o índice fi (Φ), uma métrica não-paramétrica destinada a avaliar a qualidade do ajuste de uma relação 1:1 restrita por um envelope (tal como a observada na hipótese FEAR). Usando simulações numéricas e dados empíricos, nós concluímos que Φ é uma métrica superior às análises de correlação tradicionais porque testa explicitamente a predição da hipótese FEAR, é robusta a outiliers, e ainda controla pela influência disproporcional dos altos de AD (causado pela relação em envelope entre AD e FID). Como predito pela hipótese FEAR, a análise dos dados empíricos corroborou o forte efeito que a distância de alerta tem sobre a decisão de fuga das presas.
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