Socio-spatial organization of Eurasian badgers (<i>Meles meles</i>) in a low-density population of central Europe
Notice bibliographique
Résumé
We studied the socio-spatial organization of Eurasian badgers (or European badgers), Meles meles (L., 1758), in a low-density population (estimate 1.8 badgers/km2) inhabiting a semi-rural area of western Switzerland. For this purpose, 8 badgers (5 males and 3 females) were caught at 5 different main setts and were radio-tracked between May 1994 and November 1996. The size of individual home ranges varied from 0.27 to 3.74 km2 (1.69 ± 1.33 km2 (mean ± SD), n = 8, 100% MCP), seemingly according to local variations in habitat productivity. Individual home ranges were spatially stable, but their size decreased significantly during winter (0.26 ± 0.42 km2, n = 7, 100% MCP). Badger social units consisted of 1–5 adults and (or) subadults (2.2 ± 1.5 animals, n = 9) and their yearly offspring. Group-range size varied from 0.57 to 3.74 km2 (2.12 ± 1.30 km2, n = 4) and seemed to be influenced by the spatial distribution pattern of food resources. Indeed, each group range encompassed approximately the same surface of agricultural land (about 0.60 km2). Territories were not well marked, some group ranges partly overlapped. Latrines, which were not numerous and principally located inside rather than along borders of group ranges, were only used irregularly or sporadically. This prompts us to encourage the reconsideration of the role of territorial behaviour in promoting group formation in Eurasian badgers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».