A field assessment of the SpalingerHobbs mechanistic foraging model: free-ranging moose in winter
Notice bibliographique
Résumé
The mechanistic foraging models introduced by Spalinger and Hobbs in 1992 have been very influential in studies of herbivory at a variety of scales. However, almost no field study has evaluated whether the assumption regarding invariability of parameters with time holds for large herbivores with long foraging bouts, and most studies have obtained the model parameters from very short trials. We used free-ranging moose, Alces alces (L., 1758), to test this assumption of invariability and to compare intake calculated by the SpalingerHobbs model using parameters obtained from 10-min trials with intake calculated using data obtained from entire bouts. Our results revealed that the invariance assumption was not fully met: moose increased bite and chew rates and took smaller bites the longer a bite or chew sequence lasted, which resulted in declining intake rates. As a result, the original model misestimated intake by more than double for mountain birch (Betula pubescens ssp. czerepanovii (Orlova) Hämet-Ahti) and by up to 23% for willow (Salix spp.). Compared with data from entire foraging bouts, parameters derived from only the first 10 min of a bout overestimated intake of mountain birch by 31% and underestimated intake of willow by up to 24%. Our results suggest that for herbivores with long foraging bouts, one could modify the model to allow some parameters to vary with time but, more simply, one should parameterize the model using data from entire foraging bouts.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».