Exploration profiles drive activity patterns and temporal niche specialization in a wild rodent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual niche specialization can have important consequences for competition, fitness, and, ultimately, population dynamics and ecological speciation. The temporal window and the level of daily activity are niche components that may vary with sex, breeding season, food supply, population density, and predator’s circadian rhythm. More recently, ecologists emphasized that traits such as dispersal and space use could depend on personality differences. Boldness and exploration have been shown to correlate with variation in foraging patterns, habitat use, and home range. Here, we assessed the link between exploration, measured from repeated novel environment tests, activity patterns, and temporal niche specialization in wild eastern chipmunks (Tamias striatus). Intrinsic differences in exploration should drive daily activity patterns through differences in energy requirements, space use, or the speed to access resources. We used collar-mounted accelerometers to assess whether individual exploration profiles predicted: 1) daily overall dynamic body acceleration, reflecting overall activity levels; 2) mean activity duration and the rate of activity sequences, reflecting the structure of daily activity; and 3) patterns of dawn and dusk activity, reflecting temporal niche differentiation. Exploration and overall activity levels were weakly related. However, both dawn activity and rate of activity sequences increased with the speed of exploration. Overall, activity patterns varied according to temporal variability in food conditions. This study emphasizes the role of intrinsic behavioral differences in activity patterns in a wild animal population. Future studies will help us understand how yearly seasonality in reproduction, food abundance, and population density modulate personality-dependent foraging patterns and temporal niche specialization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».