Environmental unpredictability and stochasticity underlie dispersive movements of a terrestrial amphibian
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».