Resource selection, utilization and seasons influence spatial distribution of ungulates in the western Serengeti National Park
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding herbivore selection and utilization of vegetation types is fundamental to conservation of multispecies communities. We tested three hypotheses for how ungulate species select their habitats and how this changes with season: first, resources are distributed as a mosaic of patches so that ungulates are also distributed patchily; this distribution reflects habitat selection, which changes with season, the different ungulates behaving differently. Second, resources become scarcer in the dry season relative to those in the wet season. If interspecific competition prevails, then all species should show a contraction of habitats chosen. Third, if predation is limiting, competition will be minimal, and hence, habitat selection by herbivores will not differ between seasons. We used frequencies of occurrence in four common vegetation types in western Serengeti National Park to determine selection coefficients and utilization patterns and Chi‐square analysis to test the hypotheses. The results showed that selection changes differently in each species, agreeing with the first hypothesis. Herbivores did not all become more selective, as predicted by the competition hypothesis, nor did selection remain the same across seasons, as predicted by the predation hypothesis. These results can be useful in constructing habitat suitability maps for ungulate species with special conservation needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».