Relating predation mortality to broad‐scale habitat selection
Notice bibliographique
Résumé
Summary Few studies have related metrics of fitness to broad‐scale, multivariate patterns of resource selection. Our objective was to relate long‐term predation‐mortality patterns for adult woodland caribou [ Rangifer tarandus caribou (Banfield)] from Alberta, Canada (1991–2002), with patterns of multivariate habitat selection. We first compared probabilities of radio‐tracked caribou dying ( n = 55) from predation in habitats within the home range, controlling for habitat availability, with that expected from habitat selection probabilities for the same animals during life. We then compared survival rates of caribou ( n = 141) possessing dissimilar patterns of habitat selection using a Cox proportional hazards regression model. Patterns in habitat‐specific predation mortality differed significantly from expected given probabilities of habitat selection during life ( P < 0·0001). Cox regression indicated that mortality rates of caribou due to predation were affected significantly by and can be predicted from patterns of selection ( P = 0·02). Our results strongly suggest that uplands (primarily mixed deciduous and coniferous forest) present caribou with higher than expected levels of predation risk, and that caribou can avoid predation by maximizing selection of peatlands (open, conifer‐dominated bogs and fens). Approaches presented in this study may be useful for ecologists interested in assessing the influence of mortality factors on broad‐scale, multivariate resource selection. Linking metrics of fitness to multivariate resource selection will enable us to ask questions of evolutionary ecology once restricted to only the finest ecological scales.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».