Step selection techniques uncover the environmental predictors of space use patterns in flocks of Amazonian birds
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the behavioral decisions behind animal movement and space use patterns is a key challenge for behavioral ecology. Tools to quantify these patterns from movement and animal-habitat interactions are vital for transforming ecology into a predictive science. This is particularly important in environments undergoing rapid anthropogenic changes, such as the Amazon rainforest, where animals face novel landscapes. Insectivorous bird flocks are key elements of avian biodiversity in the Amazonian ecosystem. Therefore, disentangling and quantifying the drivers behind their movement and space use patterns is of great importance for Amazonian conservation. We use a step selection function (SSF) approach to uncover environmental drivers behind movement choices. This is used to construct a mechanistic model, from which we derive predicted utilization distributions (home ranges) of flocks. We show that movement decisions are significantly influenced by canopy height and topography, but depletion and renewal of resources do not appear to affect movement significantly. We quantify the magnitude of these effects and demonstrate that they are helpful for understanding various heterogeneous aspects of space use. We compare our results to recent analytic derivations of space use, demonstrating that the analytic approximation is only accurate when assuming that there is no persistence in the animals' movement. Our model can be translated into other environments or hypothetical scenarios, such as those given by proposed future anthropogenic actions, to make predictions of spatial patterns in bird flocks. Furthermore, our approach is quite general, so could potentially be used to understand the drivers of movement and spatial patterns for a wide variety of animal communities.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».