Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An adaption of the optimal foraging theory suggests that herbivores deplete, depart, and finally return to foraging patches leaving time for regrowth [van Moorter et al., Oikos 118:641-652, 2009]. Inter-patch movement and memory of patches then produce a periodic pattern of use that may define the bounds of a home range. The objective of this work was to evaluate the underlying movements within home ranges of elk (Cervus elaphus) according to the predictions of this theory. Using a spatial temporal permutation scan statistic to identify foraging patches from GPS relocations of cow elk, we evaluated return patterns to foraging patches during the 2012 growing season. Subsequently, we used negative binomial regression to assess environmental characteristics that affect the frequency of returns, and thereby characterize the most successful patches. RESULTS: We found that elk return to known patches regularly over a season, on average after 15.4 (±5.4 SD) days. Patches in less-rugged terrain, farther from roads and with high productivity were returned to most often when controlling for the time each patch was known to each elk. CONCLUSIONS: Instead of diffusion processes often used to describe animal movement, our research demonstrates that elk make directed return movements to valuable foraging sites and, as support for Van Moorter et al.'s [Oikos 118:641-652, 2009] model, we submit that these movements could be an integral part of home-range development in wild ungulates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».