A New Way of Assessing Foraging Behaviour at the Individual Level Using Faeces Marking and Satellite Telemetry
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity in foraging behaviour can profoundly influence ecological processes shaping populations. To scale-up from individual foraging behaviour to processes occurring at the population scale, one needs to sample foraging behaviour at the individual level, and over large temporal scales or during critical seasons known to influence life-history traits. We developed an innovative technique to monitor foraging behaviour at the individual level in secretive species, a technique that can be ultimately used to investigate the links between foraging behaviour and life-history traits. First, the technique used a novel approach, namely the combination of telemetry tracking and biomarking of faeces with food dyes to locate fresh signs of presence left by individuals equipped with GPS collars. Second, the technique is based on the simultaneous or successive sampling of life-history traits and individual foraging behaviour, using tracks with high probabilities of recovery of dyed faeces. We first describe our methodological approach, using a case study of a large herbivore, and then provide recommendations and guidelines for its use. Sampling single snow tracks of individuals equipped with a GPS collar was a reliable way to assess individual winter foraging behaviour in a white-tailed deer (Odocoileus virginianus Zimmermann) population. During that period, the probability of recovery of dyed faeces within the range of the collar precision was very high for single snow tracks of equipped deer (97%). Our approach is well suited to study individual foraging behaviour, and could ultimately be used to investigate the interplay between intra-population heterogeneity in foraging behaviour, life-history traits, and demographic processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».