GPS Based Daily Activity Patterns in European Red Deer and North American Elk (Cervus elaphus): Indication for a Weak Circadian Clock in Ungulates
Notice bibliographique
Résumé
Long-term tracking using global positioning systems (GPS) is widely used to study vertebrate movement ecology, including fine-scale habitat selection as well as large-scale migrations. These data have the potential to provide much more information about the behavior and ecology of wild vertebrates: here we explore the potential of using GPS datasets to assess timing of activity in a chronobiological context. We compared two different populations of deer (Cervus elaphus), one in the Netherlands (red deer), the other in Canada (elk). GPS tracking data were used to calculate the speed of the animals as a measure for activity to deduce unbiased daily activity rhythms over prolonged periods of time. Speed proved a valid measure for activity, this being validated by comparing GPS based activity data with head movements recorded by activity sensors, and the use of GPS locations was effective for generating long term chronobiological data. Deer showed crepuscular activity rhythms with activity peaks at sunrise (the Netherlands) or after sunrise (Canada) and at the end of civil twilight at dusk. The deer in Canada were mostly diurnal while the deer in the Netherlands were mostly nocturnal. On an annual scale, Canadian deer were more active during the summer months while deer in the Netherlands were more active during winter. We suggest that these differences were mainly driven by human disturbance (on a daily scale) and local weather (on an annual scale). In both populations, the crepuscular activity peaks in the morning and evening showed a stable timing relative to dawn and dusk twilight throughout the year, but marked periods of daily a-rhythmicity occurred in the individual records. We suggest that this might indicate that (changes in) light levels around twilight elicit a direct behavioral response while the contribution of an internal circadian timing mechanism might be weak or even absent.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».