Dispersing Siberian flying squirrels (<i>Pteromys volans</i>) locate preferred habitats in fragmented landscapes
Notice bibliographique
Résumé
In fragmented landscapes, dispersal abilities determine the potential of a species to colonize temporally unoccupied habitats. For example in territorial species, even the high-quality sites will be temporally unoccupied between the death of residents and recolonization by dispersers. This has implications for conservation management, because whether or not unoccupied habitats are worthy of protecting depends on likelihood that these sites will be recolonized in the near future. We analysed the ability of dispersing Siberian flying squirrels ( Pteromys volans (L., 1758)) to locate the preferred habitats. Dispersers encountered many patches of preferred habitat and, in the end, a majority of them successfully settled in these patches. The dispersal distance increased with increasing distance between patches, but settlement in preferred patches and short-term mortality were independent of dispersal distance or distance between available patches. We conclude that dispersers were effective in locating the preferred habitat in fragmented landscapes. Indeed, large interpatch distances partly explain that dispersal distances are longer in flying squirrels than usually observed in similar-sized mammals. For conservation management, our findings encourage managers to protect temporally unoccupied, high-quality habitats in addition to occupied habitats to promote a sustainable habitat network in space and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».