Death comes for us all: an interplay of habitat selection, movement, and social behavior relate to cause specific mortality among grey wolves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Avoiding death infects biological processes, including behavior. Habitat selection, movement, and sociality are highly flexible behaviors that influence the mortality risks and subsequent fitness of individuals. In the Anthropocene, animals are experiencing increased risks from direct human causes and increased spread of infectious diseases. Using integrated step selection analysis, we tested how the habitat selection, movement, and social behaviors of grey wolves vary as an individual dies due to humans or canine distemper virus (CDV) and how those behaviors may vary in the lead up to death. Behaviors that changed prior to death were strongly related to how an animal eventually died. Wolves killed by humans moved slower than wolves that survived and selected to be nearer roads closer in time to their death. Wolves that died due to CDV moved progressively slower as they neared death and reduced their avoidance of wet habitats. All animals, regardless of dying or not maintained strong selection to be near packmates across time, which seemingly contributed to disease dynamics in the packs that became infected with CDV. Habitat selection, movement, and sociality interact to put individuals and groups at greater risks, influencing their cause-specific mortality. Lay Summary Not much is known about behaviors prior to death in wild animals. Grey wolves killed by humans selected to be in riskier areas increasingly prior to their deaths. Wolves that died due to disease moved slower and changed their habitat selection to be in areas with more water as they became sicker. Sick wolves also continued to select for packmates, increasing the chances that the whole pack would succumb to the disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».