Black bear (<i>Ursus americanus</i>) functional resource selection relative to intraspecific competition and human risk
Notice bibliographique
Résumé
The spatial scales at which animals make behavioral trade-offs is assumed to relate to the scales at which factors most limiting resources and increasing mortality risk occur. We used global positioning system collar locations of 29 reproductive-age female black bears (Ursus americanus Pallas, 1780) in three states to assess resource selection relative to bear population-specific density, an index of vegetation productivity, riparian corridors, or two road classes of and within home ranges during spring–summer of 2009–2013. Female resource selection was best explained by functional responses to vegetation productivity across nearly all populations and spatial scales, which appeared to be influenced by variation in bear density (i.e., intraspecific competition). Behavioral trade-offs were greatest at the landscape scale, but except for vegetation productivity, were consistent for populations across spatial scales. Females across populations selected locations nearer to tertiary roads, but females in Michigan and Mississippi selected main roads and avoided riparian corridors, whereas females in Missouri did the opposite, suggesting population-level trade-offs between resource (e.g., food) acquisition and mortality risks (e.g., vehicle collisions). Our study emphasizes that female bear population-level resource selection can be influenced by multiple spatially dependent factors, and that scale-dependent functional behavior should be identified for management of bears across their range.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».