Ungulate foraging strategies: energy maximizing or time minimizing?
Notice bibliographique
Résumé
Summary Many classical models of ungulate foraging are premised on energy maximization, yet limited empirical evidence and untested currency assumptions make the choice of currency a non‐trivial issue. The primary constraints on forage intake of ungulates are forage quality and availability. Using a model that incorporates these two constraints, we predicted the optimal biomass of forage patches for ungulate grazers using an energy maximizing vs. a time minimizing strategy. We tested these predictions on wood bison (Bison bison athabascae Rhoads) grazing naturally occurring sedge (Carex atherodes Spreng). The digestive constraint was determined by a series of ad libitum feeding trials using sedge at different stages of growth. Sedge digestibility declined with biomass. Ad libitum intake of sedge by bison declined with sedge digestibility and thus decreased with sedge biomass. On the other hand, short‐term sedge intake rates of wood bison increased with biomass. Incorporation of these constraints resulted in the prediction that daily energy gain of bison should be maximized by grazing patches with a biomass of 10 g m−2, whereas a bison could minimize daily foraging time needed to fulfil its energy requirement by cropping patches with a biomass of 279 g m−2. To test these quantitative predictions, we used a staggered mowing regime to convert even‐aged stands of sedge to a mosaic of patches varying in quality and quantity. Observations of bison grazing these mosaics indicated that patches of biomass below 120 g m−2 were avoided, while patches of biomass 156 and 219 g m−2 were highly preferred, with the greatest preference for the latter. These results indicate that bison were behaving as time minimizers rather than energy maximizers. Daily cropping times of free‐ranging bison from the literature corroborate our results.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».