Validation of a randomization procedure to assess animal habitat preferences: microhabitat use of tiger sharks in a seagrass ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
1. Tiger sharks Galeocerdo cuvier are important predators in a variety of nearshore communities, including the seagrass ecosystem of Shark Bay, Western Australia. Because tiger sharks are known to influence spatial distributions of multiple prey species, it is important to understand how they use habitats at a variety of spatial scales. We used a combination of catch rates and acoustic tracking to determine tiger shark microhabitat use in Shark Bay. 2. Comparing habitat-use data from tracking against the null hypothesis of no habitat preference is hindered in Shark Bay, as elsewhere, by the difficulty of defining expected habitat use given random movement. We used randomization procedures to generate expected habitat use in the absence of habitat preference and expected habitat use differences among groups (e.g. males and females). We tested the performance of these protocols using simulated data sets with known habitat preferences. 3. The technique correctly classified sets of simulated tracks as displaying a preference or not and was a conservative test for differences in habitat preferences between subgroups of tracks (e.g. males vs. females). 4. Sharks preferred shallow habitats over deep ones, and preferred shallow edge microhabitats over shallow interior ones. The use of shallow edges likely increases encounter rates with potential prey and may have profound consequences for the dynamics of Shark Bay's seagrass ecosystem through indirect effects transmitted by grazers that are common prey of tiger sharks. 5. Females showed a greater tendency to use shallow edge microhabitats than did males; this pattern was not detected by traditional analysis techniques. 6. The randomization procedures presented here are applicable to many field studies that use tracking by allowing researchers both to determine overall habitat preferences and to identify differences in habitat use between groups within their sample.
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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) | 0,000 | 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 ».