MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2959828323 · doi:10.1002/ecs2.2806

Effect of behavioral marginality on survival of an alpine ungulate

2019· article· en· W2959828323 sur OpenAlexafffundabout
Frédéric Lesmerises, Chris J. Johnson, Martin‐Hugues St‐Laurent

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsCanada Foundation for InnovationUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésWoodland caribouUngulateEcologyHabitatPredationGeographyWoodlandRange (aeronautics)PopulationBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inter‐individual variability in behavior has been studied extensively for a wide range of species. However, few researchers have considered marginality, defined as the degree to which a choice made by an individual is located at the margins of the distribution of all possible choices available to a particular population. We explored the influence of marginal behaviors on the probability of survival of woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ). We used GPS collars to record the movement and fate of 43 caribou and distributed their habitat use behavior along two axes of a multidimensional scaling. We used Cox proportional‐hazards models to evaluate whether marginality had an effect on mortality risk. We found that individuals that exhibited marginal behavior had higher mortality risk than more conformist individuals. Caribou is a social species; thus, sharing a common habitat use strategy is likely an adaptation for minimizing the risk of predation. Our findings provide an empirical link between behavior and survival, contributing to our understanding of the decline of Rangifer across much of its Canadian distribution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0120,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207