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Enregistrement W1987484626 · doi:10.1111/ecog.01305

Unveiling trade‐offs in resource selection of migratory caribou using a mechanistic movement model of availability

2015· article· en· W1987484626 sur OpenAlexaffabout
Guillaume Bastille‐Rousseau, Jonathan R. Potts, James A. Schaefer, Mark A. Lewis, E. Hance Ellington, Nathaniel D. Rayl, Shane P. Mahoney, Dennis L. Murray

Notice bibliographique

RevueEcography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGovernment of Newfoundland and LabradorUniversity of AlbertaTrent University
Organismes subventionnairesSafari Club International Foundation
Mots-clésPredationUrsusHabitatWoodland caribouEcologyForageGeographyForagingContext (archaeology)CanisGrizzly BearsBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat selection is a multi‐level, hierarchical process that should be a key component in the balance between food acquisition and predation risk avoidance (food–predation trade‐off). However, to date, studies have not fully elucidated how fine‐ and broad‐scale habitat decisions by individual prey can help balance food versus risk. We studied broad‐scale habitat selection by Newfoundland caribou Rangifer tarandus , focusing on trade‐offs between predation risk versus access to forage during the calving and post‐calving period. We improved traditional measures of habitat availability by incorporating fine‐scale movement patterns of caribou into the availability kernel, thus enabling separation of broad and fine scales of selection. Remote sensing and field surveys served to create a spatio‐temporal model of forage availability, whereas GPS telemetry locations from 66 black bears Ursus americanus and 59 coyotes Canis latrans provided models of predation risk. We then used GPS telemetry locations from 114 female caribou to assess food–predation trade‐offs through the prism of our refined model of caribou habitat availability. We noted that migratory movements of caribou were oriented mainly towards habitats with abundant forage and lower risk of bear and (to a lesser extent) coyote encounter. These findings were generally consistent across caribou herds and would not have been evident had we used traditional methods instead of our refined model when estimating habitat availability. We interpret these findings in the context of stereotypical migratory behaviour observed in Newfoundland caribou, which occurs despite the extirpation of wolves Canis lupus nearly a century ago. We submit that caribou are able to balance food acquisition against predation risk using a complex set of factors involving both finer and broader scale selection. Accordingly, our study provides a strong argument for using refined habitat availability estimates when assessing food–predation trade‐offs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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