Quantifying consistent individual differences in habitat selection
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection is a fundamental behaviour that links individuals to the resources required for survival and reproduction. Although natural selection acts on an individual's phenotype, research on habitat selection often pools inter-individual patterns to provide inferences on the population scale. Here, we expanded a traditional approach of quantifying habitat selection at the individual level to explore the potential for consistent individual differences of habitat selection. We used random coefficients in resource selection functions (RSFs) and repeatability estimates to test for variability in habitat selection. We applied our method to a detailed dataset of GPS relocations of brown bears (Ursus arctos) taken over a period of 6 years, and assessed whether they displayed repeatable individual differences in habitat selection toward two habitat types: bogs and recent timber-harvest cut blocks. In our analyses, we controlled for the availability of habitat, i.e. the functional response in habitat selection. Repeatability estimates of habitat selection toward bogs and cut blocks were 0.304 and 0.420, respectively. Therefore, 30.4 and 42.0 % of the population-scale habitat selection variability for bogs and cut blocks, respectively, was due to differences among individuals, suggesting that consistent individual variation in habitat selection exists in brown bears. Using simulations, we posit that repeatability values of habitat selection are not related to the value and significance of β estimates in RSFs. Although individual differences in habitat selection could be the results of non-exclusive factors, our results illustrate the evolutionary potential of habitat selection.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».