The influence of snow on the functional response of grazing ungulates
Notice bibliographique
Résumé
The forage intake rate of grazing ungulates is limited either by the rate at which they encounter food items, or the rate at which food items are handled. Whether an ungulate is encounter‐ or handling‐limited influences spatial and temporal depletion of forage, daily time budgets, and ultimately animal condition. Previously, vegetation abundance has been used as a surrogate for an ungulate's encounter rate with food items and related to observed bite rate to determine whether intake rate is encounter‐ or handling‐limited. In temperate climates snow accumulation during winter limits access to vegetation by forcing animals to wade and paw through snow to consume underlying vegetation, increasing the amount of time required to encounter a food item. As a result, an ungulate may be handling‐limited when foraging in a high biomass system under snow‐free conditions, but becomes encounter‐limited when snow accumulates. We derived a model that provides a frame work for estimating the rate at which a grazing ungulate encounters vegetation by considering foraging velocity, vegetation biomass and the time required to paw away snow when present. We then used data from focal observations of 36 wild elk Cervus canadensis wintering on a montane grassland in the Canadian Rockies of Alberta, Canada, to apply our model and estimate encounter rate over a range of vegetation abundance and snow conditions. Using AIC c in a model selection approach we found that an asymptotic regression model of observed bite rate as a function of estimated encounter rate provided a better fit than similar models using only vegetation abundance as the explanatory variable. An asymptotic model suggests elk were handling‐limited in the absence of snow, but became encounter‐limited when snow accumulated. Our results demonstrate the importance of considering the influence of factors other than vegetation abundance on the intake rate of grazing ungulates.
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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 ».