Scale and selection of habitat and resources: Tibetan argali (Ovis ammon hodgsoni) in high-altitude rangelands
Notice bibliographique
Résumé
Processes of habitat selection occur at multiple spatiotemporal scales, where large-scale selection is often determined by predation risk and landscape features, and finer scale selection by resource abundance and quality. To determine whether this hierarchy exists in relatively homogenous systems, we investigated patterns of habitat (landscape topography) and resource (feeding patch and plant group) selection by a medium-sized ungulate, the Tibetan argali ( Ovis ammon hodgsoni Blyth, 1840), in the high-altitude rangelands of the Indian Trans-Himalaya. We ran ecological niche factor analyses to explore habitat selection, bias-reduced logistic regression to analyze the selection of feeding patches, fuzzy correspondence analysis for vegetation categories, and microhistological analyses for the selection of plant groups. For springs and summers of 2005–2007, argali preferred an intermediate range of altitude, slope, and forage abundance. Selection of feeding patch was mainly determined by forage quality, not biomass, selecting graminoids and forbs, in particular. The avoidance of habitat with high forage abundance could indicate a trade-off between forage quality and quantity; a pattern consistent at the feeding-patch scale. Our results provide evidence that the hierarchical pattern of habitat selection probably also occurs in relatively homogeneous systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».