Overlap in habitat use and activity patterns between sika deer (<i>Cervus nippon</i>) and Japanese serows (<i>Capricornis crispus</i>) in subalpine habitats: exploitative competition rather than direct interference?
Notice bibliographique
Résumé
Examining multiple niche relationships, such as habitat use and activity patterns, between sympatric species contributes to an understanding of the mechanisms of coexistence and competition. Sika deer ( Cervus nippon Temminck, 1838) and Japanese serows ( Capricornis crispus (Temminck, 1836)) often show different habitat use, and diversity in vegetation and topography seems to facilitate their coexistence. Conversely, their habitat use may overlap in areas with low-diversity habitats; however, this remains unstudied. Moreover, whether they spatiotemporally avoid each other to reduce direct interference is unclear. We examined the fine-scale patterns of habitat use and activity of deer and serows in the subalpine forests of Mount Fuji, which have low-diversity habitats, using camera trapping data over 3 years. Deer and serow habitat niches largely overlapped, especially in summer (92%–94%) and autumn (89%–91%), suggesting that low-diversity habitats facilitate overlapping habitat use. Both species selected areas frequently used by the other during spring to autumn and their temporal niches largely overlapped, especially in summer (88%) and autumn (83%), suggesting that they do not spatiotemporally avoid each other (i.e., there is no direct interference). Rapid range expansion of deer into these subalpine habitats may exclude native serows through resource exploitative competition rather than interference competition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».