Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».