How can we apply theories of habitat selection to wildlife conservation and management?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Habitat-selection theory can be applied to solve numerous problems in the conservation and management of wildlife. Many of the solutions involve the use of habitat isodars, graphs of densities in pairs of habitats such that expected fitness is the same in both. For single species, isodars reflect differences in habitat quality, and specify the conditions when population density will, or will not, match the abundance of resources. When two or more species co-occur, isodars can be used to assess not only whether the species compete with one another, but also differences in habitat, in habitat selection, and in the functional form of density-dependent competition. Isodars have been applied to measure scales of habitat selection, the presence or absence of edge effects, as well as the number of habitats that species recognise in heterogeneous landscapes. Merged with foraging behaviour, isodars reveal the relative roles of habitat selection, spatial structure, and environmental stochasticity on local populations. Habitat-selection models can be linked similarly with theories of patch use to assess the underlying cause of source–sink dynamics. Isodars can detect and measure Allee effects, describe human habitat selection, and use human occupation of habitat as a leading indicator of threatened biodiversity. Even so, we have only begun to reveal the potential of habitat selection, and other optimal behaviours, to solve pressing problems in conservation and management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle