Daily movements and territory use by radio-collared wolves (<i>Canis lupus</i>) in Bialowieza Primeval Forest in Poland
Notice bibliographique
Résumé
Wolves (Canis lupus) (9 females and 2 males from 4 packs), were radio-tracked in a large Polish woodland in Bialowieza Primeval Forest in 19961999. Based on 360 days of radio tracking with locations taken at 30- or 15-min intervals, daily movement distances (DMDs) of wolves and their utilization of territories were analyzed. DMDs averaged 22.1 km for females and 27.6 km for males. In reproductive and subadult females, DMDs varied seasonally, with the shortest daily routes in May and the longest in autumnwinter. Little seasonal variation was observed in nonbreeding and unsuccessfully breeding adult females. An adult male covered the longest DMDs in February (mating season). The mean speed of travelling wolves was 2.2 km/h. Wolves' hunting activity affected the length and speed of their movements, both of which were higher before than after a kill was made. With growing abundance of prey, DMDs of wolves became shorter. Snow cover and rainfall had a negligible effect on wolf travel. The mean straight-line distance between consecutive daily locations (SLD) was 4.4 km, i.e., on average, 21% of the actual route covered by wolves. Daily ranges utilized by wolves averaged 21.4 km 2 , or 9% of the whole territory. Variation in SLDs and daily ranges was shaped predominantly by mating, breeding, and pup rearing. The pattern of territory use by wolves differed between seasons. In springsummer, their movements concentrated around the breeding den and rendezvous sites, and the areas used on consecutive days overlapped extensively. In autumnwinter, wolves moved widely and utilized their territory in a rotational way, returning to the same parts every 6 days, on average. Rotational use is related to intense patrolling and defense of territory, but may also help wolves to avoid behavioral depression of prey availability.
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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 ».