Movement parameters of ungulates and scale‐specific responses to the environment
Notice bibliographique
Résumé
Summary Most studies of animal movements and habitat selection do not recognize empirically that different components of the environment are important to animals at different scales. Often, availability of habitats is defined at one or more arbitrary spatio‐temporal scales, but use of those habitats is constrained to one scale. Identification of scalar movement is the first step in developing models to explain why animals select or move to certain parts of their range. We used a non‐linear curve‐fitting model of movement rates to identify discontinuities in the scales of movement by woodland caribou Rangifer tarandus caribou collared with global positioning system (GPS) collars. We differentiated intrapatch from interpatch movements, but were unable to distinguish interpatch from migratory‐type movements for most combinations of individual caribou by season. Model fit was stronger for winter than summer movements. We suggest that increased patch heterogeneity during the winter resulted in interseason variation in movements and corresponding model fit. Responses by caribou to the environment were scale‐dependent. When we applied logistic regressions, land‐cover type, energetic costs of movement, and predation risk differentiated the two scales of movement. Intrapatch movements had a lower cost of movement, were associated with cover types where foraging behaviours probably occurred, and were closer to areas of higher predator risk than interpatch movements. Application of the non‐linear model will aid in developing mechanism‐based approaches to studying resource selection and animal behaviour.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».