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Enregistrement W2160709992 · doi:10.1111/ele.12294

A memory‐based foraging tactic reveals an adaptive mechanism for restricted space use

2014· letter· en· W2160709992 sur OpenAlexafffund
Jerod A. Merkle, Daniel Fortin, Juan M. Morales

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésForagingEcologyMechanism (biology)Space (punctuation)BiologyComputer scienceGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The restricted area of space used by most mobile animals is thought to result from fitness-rewarding decisions derived from gaining information about the environment. Yet, assessments of how animals deal with uncertainty using memory have been largely theoretical, and an empirically derived mechanism explaining restricted space use in animals is still lacking. Using a patch-to-patch movement analysis, we investigated predictions of how free-ranging bison (Bison bison) living in a meadow-forest matrix use memory to reduce uncertainty in energy intake rate. Results indicate that bison remembered pertinent information about location and quality of meadows, and they used this information to selectively move to meadows of higher profitability. Moreover, bison chose profitable meadows they had previously visited, and this choice was stronger after visiting a relatively poor quality meadow. Our work demonstrates a link between memory, energy gains and restricted space use while establishing a fitness-based integration of movement, cognitive and spatial ecology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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