Spatiotemporal variations in resources affect activity and movement patterns of white-tailed deer (<i>Odocoileus</i><i>virginianus</i>) at high density
Notice bibliographique
Résumé
Although activity budget, movements, and habitat use of herbivores have been extensively studied, few studies have simultaneously examined these behaviors at several temporal scales. We investigated the influence of spatiotemporal variations in forage and climate on the activity and movement patterns of white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) at high density, in a predator-free ecosystem impacted by long-term browsing. We used GPS telemetry and activity sensors to monitor seasonal activity budgets, movements, and patterns of habitat use within the home ranges of 24 female deer at three temporal scales: (1) season, (2) within season, and (3) daily. At large temporal scale, deer were less active and moved less during winter than during summer. Within each season, deer reduced their activity and movements in areas where forage resources were abundant and when climatic conditions were more difficult. On a daily scale, summer and winter movements peaked at dusk, but habitat selection neither changed with period of the day nor activity (foraging vs. resting). These results provide empirical evidence on how environmental constraints can modulate the trade-offs between forage acquisition and exposure to limiting factors.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».