Movement-based methods to infer parturition events in migratory ungulates
Notice bibliographique
Résumé
Long-distance migrations by ungulate species are a globally imperiled natural phenomenon and conservation of them requires monitoring population vital rates. Satellite telemetry tracking is widely used for understanding the spatial distribution and movement of animals, especially migratory animals in remote environments. Recently, analytical methods have been developed to infer parturition events from movement data in multiple species that calve in isolation, but to date such methods have not been tested on animals that both migrate and spatially aggregate during calving. We applied two movement-based methods developed to infer parturition in nonmigratory woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) to 241 reproductive seasons spanning 6 years of GPS data from migratory barren-ground caribou (Rangifer tarandus granti J.A. Allen, 1902). We compared results from both methods to data from aerial surveys of collared females during the calving period. We found that each movement-based method had ∼80% overall accuracy to identify calving events, with interannual variation ranging from 61% to 100%. When we considered instances when the two analytical methods agreed on parturition outcome, the accuracy increased to 89% with an annual range of 73%–100%. Using these methods, we identified marked interannual differences in peak calving dates and higher parturition rates than previously reported for this caribou herd. The successful application of these analyses to a migratory, gregarious ungulate suggests a broader applicability of the methodology.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».