Moose browsing and forage availability: a scale-dependent relationship?
Notice bibliographique
Résumé
Scale dependence is a fundamentally important topic in ecology because it determines whether results can be generalized over different spatial scales. We studied the relationship between forage consumption by moose ( Alces alces (L., 1758)) and forage availability across six nested spatial scales in south-central Sweden. By using multiple regression, we concluded that the amount of available forage was the best single variable explaining absolute consumption, irrespectively of scale. Forage species diversity, site productivity, and moose density were also important for predicting forage consumption, but their effects differed across the different spatial scales. A multiple regression including forage availability, moose density, site productivity, and forage diversity explained between 31% and 49% of the variation in forage consumption. The importance of a moose index as an explanatory variable decreased with increasing spatial scale, whereas the importance of site productivity increased. According to model selection based on Akaike's information criterion, the same model was ranked highest at the four smallest spatial scales, whereas the top-ranked models at the two largest spatial scales differed. Furthermore, the relationship between consumption and forage availability changed from underutilization at small scales to proportional use at the home range level. Thus, for a comprehensive understanding of moose browsing in relation to food resources, we conclude that a multi-scale approach is necessary.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».