Effects of the social environment on movement-integrated habitat selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Movement links the distribution of habitats with the social environment of animals using those habitats; yet integrating movement, habitat selection, and socioecology remains an opportunity for further study. Here, our objective was to disentangle the roles of habitat selection and social association as drivers of collective movement in a gregarious ungulate. To accomplish this objective, we (1) assessed whether socially familiar individuals form discrete social communities and whether social communities have high spatial, but not necessarily temporal, overlap; and (2) we modelled the relationship between collective movement and selection of foraging habitats using socially informed integrated step selection analysis. We used social network analysis to assign individuals to social communities and determine short and long-term social preference among individuals. Using integrated step selection functions (iSSF), we then modelled the effect of social processes, i.e., nearest neighbour distance and social preference, and movement behaviour on patterns of habitat selection. Based on assignment of individuals to social communities and home range overlap analyses, individuals assorted into discrete social communities, and these communities had high spatial overlap. By unifying social network analysis with iSSF, we identified movement-dependent social association, where individuals foraged with more familiar individuals, but moved collectively with any between foraging patches. Our study demonstrates that social behaviour and space use are inter-related based on spatial overlap of social communities and movement-dependent habitat selection. Movement, habitat selection, and social behaviour are linked in theory. Here, we put these concepts into practice to demonstrate that movement is the glue connecting individual habitat selection to the social environment.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».