Agonistic interactions and island biogeography as drivers of carnivore spatial and temporal activity at multiple scales
Notice bibliographique
Résumé
Carnivore communities can be diverse and complex, and lack of knowledge regarding intraguild interactions and alternative drivers of carnivore distributions can preclude effective conservation of co-occurring species. As such, our objectives were to evaluate the relative importance of intraguild interactions and island biogeography to carnivore community spatiotemporal activity at multiple spatial scales. We monitored the carnivore community of the Apostle Islands National Lakeshore (Wisconsin, USA) using a grid of camera traps from 2014 to 2018. We used generalized linear mixed-effects models and information-theoretic model selection to evaluate whether subordinate carnivore presence was related to dominant carnivore relative abundance (interactions) or to island biogeography at the island level and camera site level, and we calculated temporal overlap between each pair of species to determine whether subordinate carnivores were using temporal segregation. At the island level, the relative importance of interactions and island biogeography was species dependent. At the site level, relative abundance of dominant carnivores was not a significant predictor of subordinate carnivore presence, and all pairs exhibited high or neutral temporal overlap. At the island level, island biogeography and interactions may both impact species distributions; however, at finer spatial scales, the carnivore community may be using alternative segregation strategies, or the island system may preclude segregation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».