Influence of intraspecific competition on the distribution of a wide‐ranging, non‐territorial carnivore
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim It is generally held that the dominant competitors in a population will occupy high‐quality habitat while forcing subordinates into lower‐quality habitats through interference competition. We examined the distribution of a non‐territorial apex carnivore relative to foraging habitat to assess the effect of two types of interference: competitive asymmetries in predatory ability and conspecific predation risk. Location Beaufort Sea, Canada. Methods The quality of foraging habitat was modelled using resource selection functions to relate the locations of seals killed by polar bears (Ursus maritimus) to attributes of the sea ice. We used estimated seal biomass as a sample weight to reflect the energetic return of different sizes of kills. To test the effect of sample weighting, locations at which polar bears were captured were used to compare habitat quality modelled with kills weighted equally and kills weighted by their biomass. The distributions of different demographic classes of polar bears were then compared with the general predictions of unequal‐competitor models. Results Polar bear distribution was correlated with the quality of the foraging habitat as determined by the kill biomass model (rs = 0.90, P = 0.04), but not in the unweighted design (P = 0.75). No difference was detected in use of the highest‐quality foraging habitat by subadults and adults. Females with cubs‐of‐the‐year used lower‐quality foraging habitat relative to the rest of the population. Main conclusions Weighting the habitat model with biologically relevant information improved its fit to species distribution, and suggested that density of use alone was insufficient to define habitat quality. Intraspecific competition had a varying influence on the distribution: unequal competitors coexisted, while the avoidance of conspecific predation risk resulted in semi‐truncation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».