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Enregistrement W2084468841 · doi:10.2193/2008-137

Designating Seasonality Using Rate of Movement

2009· article· en· W2084468841 sur OpenAlexafffundabout
Eric Vander Wal, Arthur Rodgers

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryLakehead University
Organismes subventionnairesMinistry of Natural ResourcesNorthwestern University
Mots-clésAkaike information criterionSeasonalityRange (aeronautics)Movement (music)PhenologyGeographyPhysical geographyStatisticsEcologyClimate changeEnvironmental scienceDemographyBiologyClimatologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Traditionally, seasons for animals have been designated based on single external variables such as climate or plant phenology, rather than an animal's response to the dynamic environments within which it lives. By interpreting a rate of movement function of cumulative movement through time we established a method that distinguishes transitions between behaviors limited by winter habitat conditions from those present during summer. Identification of these time periods provides temporal definition to subsequent home‐range analyses and use‐availability comparisons. We used location data from 32 Global Positioning System‐collared female moose ( Alces alces ) to demonstrate the method. We used model selection (Akaike's Information Criterion) to differentiate between candidate rate of movement response curves. Of 32 moose, 29 clearly conformed to an annual movement pattern described by a logistic curve, with increased rates of movement in summer compared to winter. Conversely, 3 aberrant individuals did not alter their movement rate through the year and were best fit with a linear response curve. The seasonal rate of movement model we developed suggests an average summer period of 122 days (median = 119 days, range = 96–173 days) for moose in northwestern Ontario, Canada. The rate of movement model we applied to individuals indicated 1 May as the median date for the winter‐summer transition (range = 2 Apr–24 May), and the median transition from summer to winter was 25 August (range = 1 Aug–23 Oct). Wide variation in timing and duration of summer and winter seasons among individuals demonstrates potential failure of the single external variable approach to capture the suite of factors potentially influencing animal behaviors. By plotting cumulative distance moved throughout the year, we elucidated individual variation in response to known and unknown variables that affect animal movement. Accounting for variability among individuals in designation of biologically significant temporal boundaries is critical to delineation of seasonally important habitats for conservation and sustainability of healthy wildlife populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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