Fractal analysis measures habitat use at different spatial scales: an example with American marten
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection is traditionally assessed by how much time the animal spends in each habitat type; however, one can obtain additional information by analysing the structure of the movement paths. We followed and mapped snow tracks of American marten, Martes americana (Turton, 1806). The new method used to test the movement paths for deviations from a correlated random walk model show that these paths fail the test. This has led to an analysis of fractal dimension versus spatial scale, which showed a natural break in fractal dimension at a scale of approximately 3.5 m, suggesting that marten displayed different responses to their microenvironment in two regions of spatial scale. Marten travel was more direct at scales <3.5 m than at scales >3.5 m. Path tortuousity was affected by habitats at smaller scales but not at larger scales, indicating different responses by marten to their environment at these two ranges of scale. Multiple regression identified canopy closure and presence of conifer in the understory as variables that affect movement patterns at the 1- to 3.5-m scale. Fractal analysis of movement patterns provides a unique approach to examining habitat use, as well as a means to identify the spatial scales at which an animal responds to its habitat.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».