A time-lagged effect of conspecific density on habitat selection by snowshoe hare
Notice bibliographique
Résumé
Ideal free distribution theory predicts that increased conspecific density redistributes individuals to low-density, suboptimal habitat. However, possible lags in response to population density remain poorly documented. Snowshoe hares (Lepus americanus) may exhibit density-dependent habitat selection due to its marked variation in population density. Based on 11 years (2004-2014) of snow tracking in Quebec (Canada), we investigated snowshoe hares' short-term and delayed habitat selection responses to population density. We predicted that at high densities, hare distribution expands into low-density habitat, thus weakening the association between hares and high-density habitat. We surveyed hare tracks along 95 km of transects on average each year and georeferenced 14,240 tracks. We used Generalized Estimating Equations for track count per 100 m transect segment as a function of the proportion of different forest age classes (0-20 y, 20-40 y and 40-80 y) within 50 m of the segments. We used model coefficients for each age class as a measure of habitat preference, and modeled those coefficients as a function of a population density index in current and previous winters. Coefficients for 20- to 40-y-old forests were positive each year, indicating that this habitat was preferred. The association between track counts and 20- to 40-y-old forest significantly declined with density during the previous winter, suggesting that hare spread from preferred forest with a lagged response to density. To our knowledge, no previous empirical studies have documented a lagged habitat selection response to population density. Time lags offer possible explanation for documented deviations from ideal free distribution models.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».