Individual Differences in Habitat Selection Mediate Landscape Level Predictions of a Functional Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Conserving and managing habitat for animals requires robust models to predict their space use. The functional response in habitat selection posits that animals adjust their habitat selection according to availability. Objectives Habitat availability can change over short time periods and small spatial distances, and thus failing to account for changes in habitat availability while modelling may not produce reliable predictions in the near–term or future. However, because individuals may respond to habitat availability differently, the functional response is also limited for predicting habitat selection by individuals. Methods Using a functional response in elk (Cervus canadensis) selection for mixed forest in response to road proximity, we compared habitat selection predictions made by population-level resource selection functions (RSFs) with random effects to incorporate individual differences in selection, to generalized functional response (GFR) RSFs. Results We found that since not all individuals followed the road-dependent functional response, the random effects model both predicted the distributions of individuals more accurately (R2 = 0.62 vs. R2 = 0.51) and produced coefficient estimates that matched their selection for mixed forest and distance from roads better than the GFR model (RMSE = 0.25 vs. RMSE = 0.29 and 0.37 vs. 0.46). Conclusions Individual habitat selection often varies within populations, and revealing those differences shows how individuals help populations respond to environmental change. We suggest that evaluating individual differences using multiple predictive approaches is necessary to forecast long–term habitat selection.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».