Experimental influence of population density and vegetation biomass on the movements and activity budget of a large herbivore
Notice bibliographique
Résumé
Population density could influence herbivore foraging decisions as it affects the availability of preferred plant species and intraspecific competition. We tested the effect of density on white-tailed deer (Odocoileus virginianus) movements and activity budgets at controlled densities of 7.5 and 15 deer/km2. We also measured the activity budget of deer and plant biomass in an unfenced area at >20 deer/km2. Deer in the unfenced area spent less time active than those at controlled densities, possibly because of the greater time required to process a low quality diet. Biomass of preferred plant species significantly increased through years but did not differ between controlled densities. Adults were less active than yearlings at 7.5 but not at 15 deer/km2 but, otherwise, movements and activity budgets were similar between densities. Deer at controlled densities responded to the increase of plant biomass by increasing the number of activity bouts and shortening their duration. When vegetation was less abundant, adults at 7.5 deer/km2 spent more time active. Augmentation of population density and, thus, of intraspecific competition, can have direct effects on deer foraging behavior. Increases in plant biomass, however, revealed that plant biomass appears to have a stronger influence on deer foraging behavior than population density.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».