Moose Calving Strategies in Interior Montane Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parturient ungulates are relatively more sensitive to predation risk than other individuals and during other times of the year. Selection of calving areas by ungulates may be ultimately related to trade-offs between minimizing risk of predation and meeting nutritional needs for lactation. We used digital and field data to examine selection of calving areas by 31 global positioning system–collared moose (Alces alces) in southeastern British Columbia. We examined movements 12 days before and after calving, and analyzed habitat selection at 2 scales of comparison: the immediate calving area to the extended calving area (100 ha), and the extended calving area to the surrounding home range. Maternal moose exhibited 1 of 2 distinct elevational strategies for calving area selection during the days leading up to calving: 16 moose were climbers and 15 were nonclimbers. Climbers moved a mean of 310 m higher in elevation to calve, whereas nonclimbers showed little change in elevation. Hourly movements by all maternal females increased 2- to 3-fold in the 1–4 days before calving and were generally directional, such that all calving areas were outside of areas used during the 12 days before calving. At the broad scale, elevation was the strongest predictor of the extended calving area within the home range. At the fine scale, climbers selected areas with reduced tree density, reduced forage, and increased distance from water, whereas nonclimbers selected areas with increased forage, decreased distance from water, and decreased slope. Beyond the obvious elevation difference between climbers and nonclimbers, moose appeared to exhibit 2 distinct calving strategies in mountainous ecosystems. A functional explanation for the 2 strategies may be that climbers moved into areas where forage quantity and quality were relatively low, but where risk of predation (mainly by grizzly bears [Ursus arctos]) also was reduced. Nonclimber moose calved in areas with higher forage values, and appeared to select areas at the finer scale to reduce predation risk (e.g., association with water and reduced tree density for visibility).
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».