Comments on "Foraging in a heterogeneous environment: intake and diet choice"
Notice bibliographique
Résumé
In Chapter 5, Laca poses that currently there is no general quantitative theory of large-herbivore foraging behaviour in landscapes with heterogeneous resources.Though his stated goal here is not to put forward such a theory, he aims to present a number of relevant concepts and theories, and to place them in a coherent framework.Based on these, he poses some questions and hypotheses in an attempt to fill apparent knowledge gaps.Laca starts his chapter by giving a general description of some concepts of spatial heterogeneity of vegetation.He explains how herbivore size and mobility can determine an animal's perception of heterogeneity, and the minimal and maximal scales on which an animal may respond to it.Then, he argues that the multidimensional character of heterogeneity can be reduced to a very limited number of dimensions that need to be understood in order to sufficiently describe herbivore foraging behaviour.He continues by illustrating mechanisms through which forage resource heterogeneity affects forage intake and diet selection.The spatial scales of the experiments he uses to support his points vary from a single feeding station to pastures of several hectares.Most of these studies investigate the effects of grass height on intake in mono-specific swards, and of proportion and spatial arrangement of two qualitatively different forage species on diet choice and intake.
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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 | 0,012 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».