SPECTRUM OF SELECTION: NEW APPROACHES TO DETECTING THE SCALE-DEPENDENT RESPONSE TO HABITAT
Notice bibliographique
Résumé
Detecting habitat selection depends on the spatial scale of analysis, but multi-scale studies have been limited by the use of a few, spatially variable, hierarchical levels. We developed spatially explicit approaches to quantify selection along a continuum of scales using spatial (coarse-graining) and geostatistical (variogram) pattern analyses at multiple levels of habitat use (seasonal range, travel routes, feeding areas, and microsites). We illustrate these continuum-based approaches by applying them to winter habitat selection by woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) using two key habitat components, Cladina lichens and snow depth. We quantified selection as the reduction in variance in used relative to available sites, thus avoiding reliance on correlations between organism and habitat, for which interpretation can be impeded by cross-scale correlations. By consistently selecting favorable habitat features, caribou experienced reduced variance in these features. The degree to which selection was accounted for by the travel route, feeding area, or microsite levels varied across the scale continuum. Caribou selected for Cladina within a 13-km scale domain and selected shallower snow at all scales. Caribou responded most strongly at the dominant scales of patchiness, implicating habitat heterogeneity as an underlying cause of multi-scale habitat selection. These novel approaches enable a spatial understanding of resource selection behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».