Determinants of migration trajectory and movement rate in a long-distance terrestrial mammal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal migrations occur in many taxa and are considered an adaptive response to spatial or temporal variations in resources. Human activities can influence the cost-benefit trade-offs of animal migrations, but evaluating the determinants of migration trajectory and movement rate in declining populations facing relatively low levels of human disturbance can provide new and valuable insights on the behavior of wildlife in natural environments. Here, we used an adapted version of path selection functions and quantified the effects of habitat type, topography, and weather, on 313 spring migrations by migratory caribou (Rangifer tarandus) in northern Québec, Canada, from 2011 to 2018. Our results showed that during spring migration, caribou selected tundra and avoided water bodies, forest, and higher elevation. Higher precipitation and deeper snow were linked to lower movement rates. Weather variables had a stronger effect on the migration trajectories and movement rates of females than males. Duration of caribou spring migration (mean of 48 days) and length (mean of 587 km) were similar in males and females, but females started (22 April) and ended (10 June) spring migrations ca. 6 days earlier than males. Caribou spring migration was influenced by habitat type, topography, and weather, but we also observed that caribou migrations were not spatially constrained. Better knowledge on where and when animals move between their winter and summer ranges can help inform management and land planning decisions. Our results could be used to model future migration trajectories and speed of caribou under different climate change scenarios.
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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 ».