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Enregistrement W2507174446 · doi:10.1139/cjz-2016-0016

Linking time budgets to habitat quality suggests that beavers (<i>Castor</i> <i>canadensis</i>) are energy maximizers

2016· article· en· W2507174446 sur OpenAlexafffundvenueabout
Daniel Gallant, Lisa Léger, Éric Tremblay, Dominique Berteaux, Nicolas Lecomte, Liette Vasseur

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensBrock UniversityParks CanadaVale (Canada)Université du Québec à RimouskiUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaUniversité de Moncton
Mots-clésForagingHabitatPredationCastor canadensisOptimal foraging theoryEcologyBiologyHerbivoreUrsusPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to optimal foraging theory, consumers make choices that maximize their net energy intake per unit of time. We used foraging theory as a framework to understand the foraging behaviour of North American beavers (Castor canadensis Kuhl, 1820), an important herbivore that engineers new habitats. We tested the hypothesis that beavers are energy maximizers by verifying the prediction that they allocate time to foraging activities independently of habitat quality in Kouchibouguac National Park of Canada in New Brunswick, where nearly five decades of unabated colonization by beavers led to family units established in habitats of varying quality. We observed the behaviour of 27 beavers at seven ponds from May to August 2001, at dusk and dawn. Habitat quality did not influence time that beavers allocated to foraging. This finding supported our hypothesis. The only factor in the best model explaining time spent foraging was the progression of spring and summer seasons (weekly periods). Limiting factors such as infrastructure maintenance and intermittent reactions to danger remain poorly understood for this important herbivore. Future research should focus on establishing the importance that habitat quality (food availability) and environmental stress (weather, predators) have on shaping its time budget and, consequently, its survival and reproductive success.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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