MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220885180 · doi:10.22541/au.164605091.14063031/v2

Environmental unpredictability and stochasticity underlie dispersive movements of a terrestrial amphibian

2022· preprint· en· W4220885180 sur OpenAlexaffabout
Nathalie Jreidini, David Green

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalMovement (music)Variation (astronomy)Dispersion (optics)PopulationEcologyRegional variationEnvironmental scienceBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersive movements are often thought to be multiclausal and driven by individual body size, sex, conspecific density, environmental variation and/or other factors. Yet such factors rarely account for most of the variation present among dispersive movements in nature, leaving open the possibility that dispersion might be indeterministic and vary in response to environmental stochasticity. We assessed the amount of variation in movement distances that could be accounted for by potential predictors of dispersal with a large empirical dataset of movement distances performed by Fowler’s Toads (Anaxyrus fowleri) on the northern shore of Lake Erie at Long Point, Ontario (2002 – 2021, incl.). These toads are easy to sample repeatedly, can be identified individually and undertake dispersive movements parallel to the shoreline on a daily basis as they forage at night. Using a linear mixed-effect model that incorporated random effect terms to account for sampling variance and inter-year environmental variation, we found that all potential predictors of dispersive movements of these animals were, at best, weak predictors that accounted for virtually none of the variation observed among movement distances. We also used linear regression models to test for the impact of environmental stochasticity on dispersive movements and identified a strong positive correlation between the distribution of toad movement distances and variability in lake water level. We conclude that deterministic proximal factors, whether intrinsic or extrinsic, neither can be shown nor are necessary to drive dispersive movements in this population. Variation in dispersive movements can be ascribed, instead, to environmental unpredictability, consistent with nomadism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWildlife Ecology and Conservation→Travaux en français237 207→