Competition, predation, and migration: individual choice patterns of Serengeti migrants captured by hierarchical models
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Notice bibliographique
Résumé
Large‐herbivore migrations occur across gradients of food quality or food abundance that are generally determined by underlying geographic patterns in rainfall, elevation, or latitude, in turn causing variation in the degree of interspecific competition and the exposure to predators. However, the role of top‐down effects of predation as opposed to the bottom‐up effects of competition for resources in shaping migrations is not well understood. We studied 30 GPS radio‐collared wildebeest and zebra migrating seasonally in the Serengeti‐Mara ecosystem to ask how predation and food availability differentially affect the individual movement patterns of these co‐migrating species. A hierarchical analysis of movement trajectories (directions and distances) in relation to grass biomass, high‐quality food patches, and predation risk show that wildebeest tend to move in response to food quality, with little attention to predation risk. In contrast, individual zebra movements reflect a balance between the risk of predation and the access to high‐quality food of sufficient biomass. Our analysis shows how two migratory species move in response to different attributes of the same landscape. Counterintuitively and in contrast to most other animal movement studies, we find that both species move farther each day when resources are locally abundant than when they are scarce. During the wet season when the quality of grazing is at its peak, both wildebeest and zebra move the greatest distances and do not settle in localized areas to graze for extended periods. We propose that this punctuated movement in high‐quality patches is explained by density dependency, whereby large groups of competing individuals (up to 1.65 million grazers) rapidly deplete the localized grazing opportunities. These findings capture the roles of predation and competition in shaping animal migrations, which are often claimed but rarely measured.
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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) | 0,001 | 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 découle