Extensive daily movement rates measured in territorial arctic foxes
Notice bibliographique
Résumé
An animal's movement rate is a central metric of movement ecology as it correlates with its energy acquisition and expenditure. Obtaining accurate estimates of movement rate is challenging, especially in small highly mobile species where GPS battery size limits fix frequency, and geolocation technology limits positions' precision. In this study, we used high GPS fix frequencies to evaluate movement rates in eight territorial arctic foxes on Bylot Island (Nunavut, Canada) in July-August 2018. We also assessed the effects of fix interval and location error on estimated movement rates. We obtained 96 fox-days of data with a fix interval of 4 min and 12 fox-days with an interval of 30 s. We subsampled the latter dataset to simulate six longer fix intervals ranging from 1 to 60 min and estimated daily distances traveled by adding linear distances between successive locations. When estimated with a fix interval of 4 min, daily distances traveled by arctic foxes averaged 51.9 ± 11.7 km and reached 76.5 km. GPS location error averaged 11 m. Daily distances estimated at fix intervals longer than 4 min were greatly underestimated as fix intervals increased, because of linear estimation of tortuous movements. Conversely, daily distances estimated at fix intervals as small as 30 s were likely overestimated due to location error. To our knowledge, no other territorial terrestrial carnivore was shown to routinely travel daily distances as large as those observed here for arctic foxes. Our results generate new hypotheses and research directions regarding the foraging ecology of highly mobile predators. Furthermore, our empirical assessment of the effects of fix interval and location error on estimated movement rates can guide the design and interpretation of future studies on the movement ecology of small opportunistic foragers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».