Plastic adaptations of foraging strategies to variation in forage quality in Alpine chamois (<i>Rupicapra rupicapra</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Foraging efficiency strongly affects individual fitness and is influenced by diverse factors such as food quality and quantity, as well as intra- and inter-specific interactions. We investigated whether Alpine chamois (Rupicapra rupicapra (Linnaeus, 1758)) in a protected area in the Swiss Alps adapted their foraging behaviour to forage availability and quality by modeling the bite and step rates of individuals on vegetation nitrogen content, relative plant cover, sex, daytime, air temperature, and slope. Vegetation characteristics were derived using remote sensing data from airborne imaging spectroscopy data sets and feeding locations determined using a theodolite. Chamois increased their bite rates with decreasing forage nitrogen content, decreasing slope, and increasing temperature. Step rates were higher at high temperatures and decreased with increasing relative plant cover. Males showed higher bite rates and lower step rates than females. Daytime had no influence on either bite or step rates. An increase in bite rate may represent a plastic adaptation of foraging behaviour to compensate for lower nutritional quality of the available vegetation. Our results show variability in foraging behaviour according to both vegetation characteristics and physical environment and emphasize the use of remote sensing data to investigate relationships between habitat and subtle behavioural adaptations in ungulates.
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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 | 0,000 |
| 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 ».