Multi-scale foraging decisions made by woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) in summer
Notice bibliographique
Résumé
Multi-scale selection patterns can be understood from two perspectives: coarse-scale patterns as the summation of fine-scale patterns (scaling-up), or as a hierarchy produced from multiple contributory factors with differential effects on organismal fitness (hierarchical). We examined woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) selection of foraging locations across two spatiotemporal scales to test whether selection patterns between them were consistent (scaling-up) or different (hierarchical) to determine which framework most accurately describes their foraging behaviour. Seven adult female woodland caribou were equipped with GPS telemetry radio collars outfitted with high-definition video cameras that recorded woodland caribou foraging choices throughout the summer. Fine-scale data from videos combined with direct measurements in the field along movement trajectories obtained from GPS fixes were used to estimate (i) feeding station selection and (ii) food patch selection. We estimated resource selection functions for each scale following a use–availability structure. Woodland caribou exhibited resource selection at both scales. Apart from selection for species of the lichen Cladina (Nyl.) Nyl. and patches associated with high abundance of Cladina, few patterns were consistent across both scales. Our study suggests that even at very fine scales, woodland caribou selection for foraging locations is hierarchical in nature.
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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) | 0,000 | 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 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 ».