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Enregistrement W2804649654 · doi:10.1002/jwmg.21485

Classifying the migration behaviors of pronghorn on their northern range

2018· article· en· W2804649654 sur OpenAlexafffundabout
Andrew F. Jakes, C. Cormack Gates, Nicholas J. DeCesare, Paul F. Jones, Joshua F. Goldberg, Kyran Kunkel, Mark Hebblewhite

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAlberta Conservation AssociationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementMinistry of Environment - SaskatchewanSafari Club International FoundationUniversity of CalgaryAlberta Conservation AssociationWorld Wildlife Fund
Mots-clésFacultativeForagingRange (aeronautics)EcologyGeographyPredationHome rangeHabitatForageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Migration functions as an adaptive strategy to improve fitness by allowing individuals to exploit spatiotemporal gradients of resources. Yet migration, especially among large ungulates, is increasingly threatened by human activities, making it necessary to understand variation in migratory behavior. We identified different movement strategies for pronghorn ( Antilocapra americana ) at the northern limit of the species’ range, and tested hypotheses for variation between migratory behaviors. From 2003–2010, we captured 185 female pronghorn across Alberta and Saskatchewan, Canada, and Montana, USA. We identified discrete migratory behaviors, including seasonal migration, facultative winter migration, potential post‐fawning migration, and the use of stopover sites. Fifty‐five percent of individuals undertook seasonal migrations, and we recorded the longest reported round‐trip migration for the species at 888 km. Some (22%) seasonal migrations included ≥1 stopover sites, with significantly greater use of stopovers during spring than fall. Migrants (34%) and residents (20%) undertook facultative winter migrations, with the majority (68%) undertaken by migrants. Additionally, 12% of individuals exhibited potential post‐fawning migrations. For each season, we estimated a suite of movement metrics and used multivariate statistics to compare movement similarities across migration behaviors. Correspondence analyses revealed 3 groupings of migration behavior. Spring migration was its own grouping, characterized by more sinuous and slower movements, consistent with the forage maturation hypothesis. Fall migration, facultative winter migration, and potential post‐fawning migration clustered in a single group that displayed linear, fast movements, consistent with being influenced by ecologically limited resources such as severe winters or predation avoidance. Lastly, spring and fall stopover sites were grouped together as a means to use high‐quality forage during migration, also consistent with the forage maturation hypothesis. At the northern periphery of pronghorn range, differences between migratory behaviors are influenced by various ecological factors, merit increased attention, and contribute to overall persistence. © 2018 The Wildlife Society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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