Examining the effects of heterospecific abundance on dispersal in forest small mammals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of conspecific densities on dispersal have been well documented. However, while positive and negative density-dependent dispersal based on conspecific densities often are shown to be the result of intraspecific competition or facilitation, respectively, the effects of heterospecific densities on dispersal have been examined far less frequently. This gap in knowledge warrants investigation given the potential for the analogous processes of interspecific competition and heterospecific attraction to influence dispersal patterns and behavior. Here we use a long-term live-trapping study of deer mouse (Peromyscus maniculatus), eastern chipmunk (Tamias striatus), red-backed vole (Myodes gapperi), and jumping mice (Napaeozapus insignis and Zapus hudsonius) to examine the effects of variation in conspecific and heterospecific abundances on dispersal frequency. In terms of conspecific abundance, jumping mice were more likely to disperse from areas with fewer conspecifics, while red-backed voles and chipmunks did not respond to variation in conspecific abundances in their dispersal frequencies. While there were no statistically significant effects of variation in heterospecific abundances on dispersal frequency, some effect sizes for heterospecific abundance effects on dispersal met or exceeded those of conspecific abundances. Conspecific abundances clearly can affect dispersal by some species in this system, but the effects of heterospecific abundances on dispersal frequency are less clear. Based on effect sizes, it appears that there may be potential for heterospecific effects on dispersal by some species in the community, although the strength and causes of these relationships remain unclear.
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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 | 0,003 |
| 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 ».