Modelling roe deer (<i>Capreolus capreolus</i>) in a gradient of forest fragmentation: behavioural plasticity and choice of cover
Notice bibliographique
Résumé
The ability of a species to exhibit behavioural plasticity to environmental conditions has consequences for its success in fragmented landscapes. The roe deer, Capreolus capreolus (L., 1758), is one of the foremost examples of behavioural flexibility among ungulates. This species has increased rapidly in range from its original forest-mosaic habitat into open agricultural plains. Open-land roe deer populations show distinct differences in spatial and social behaviour, including larger group sizes, compared with forest-living roe deer populations. This is traditionally viewed as an antipredator strategy. The presence of strong behavioural plasticity in species response to landscape structure suggests that this should also be a concern in models attempting to describe effects of landscape change on species distribution. To date the implications of behavioural plasticity for modelling species' response to environmental conditions has received little attention. We used an individual-based model of roe deer to evaluate the consequences of behavioural plasticity for predictions made regarding population response to woodland fragmentation. The inclusion of a flexible behavioural strategy, where increased group size could buffer lack of woodland cover, resulted in significantly higher estimates of population size, population persistence, and the ability of the population to cope with fragmentation. This clearly demonstrates that behavioural plasticity in species response to landscape structure may affect our ability to accurately predict the effects of landscape change and should be a concern to modellers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».