Spatial and behavioral scales of habitat selection and activity by river otters at latrine sites
Notice bibliographique
Résumé
Animals interact with their environment at multiple spatial, temporal, and behavioral scales. Few studies of selection for latrine sites by river otters (Lontra canadensis) have considered spatial scale, and no studies have integrated scales of behavior. We used an information theoretic model comparison approach to identify elements of otter habitat that influence the presence, consistency, and intensity of latrine-site activity at 2 spatial scales. We identified and monitored 73 latrine sites in central British Columbia, Canada, during the open-water season in 2007 and 2008. We inventoried latrines and randomly selected sites along the adjacent shoreline, and used those data in the form of a binary resource selection function to model fine-scale selection of latrine sites. At the scale of the landscape, we used a resource selection function and data from geographic information systems to model coarse-scale selection of latrine sites. Drawing on those same data, we used binary and count models to quantify factors that contributed to the consistency (high versus low use) and intensity (number of scats) of otter activity at latrine sites. Fine-scale habitat characteristics were better at predicting the presence of latrine sites when compared to coarse-scale geographic information system data. In general, the presence, consistency, and intensity of latrine activity at the fine scale were influenced by visual obscurity, larger trees, and characteristics of conifer trees. The presence of latrine sites at the coarse scale could not be accurately described by any of the models. The consistency and intensity of activity of otters at latrine sites at the coarse scale, however, was best predicted by habitat characteristics beneficial to fish. These results provide insight into the spatial and behavioral scales of latrine-site activity by river otters that can be incorporated into management, monitoring, and conservation strategies.
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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 | 0,000 | 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 ».