Behavior‐specific habitat selection by raccoons in the Prairie Pothole Region of Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patterns of resource selection depend upon an animal's behavioral state. Because management strategies are often crafted from an understanding of animal space use, incorporating behavior explicitly into analyses of resource selection has the potential to improve outcomes. In the Prairie Pothole Region of Manitoba, Canada, raccoons (Procyon lotor) are a nest predator of waterfowl, but it is unclear how raccoons use this landscape during the waterfowl nesting season. Our objective was to use high‐resolution global positioning system (GPS) telemetry to differentiate among behaviors by raccoons and evaluate behavior‐specific habitat selection during the waterfowl nesting season. We collected approximately 32,000 locations from 33 animals during the 2018, 2019, and 2021 nesting seasons, amounting to 632 animal‐night's worth of movement data. We used hidden Markov models (HMM) to fit 4‐state models to the movement trajectories, classified observations into discrete behaviors, and fit behavior‐specific random forest resource selection models to evaluate the relative importance of habitat features on selection. Proximity to a wetland was the most important variable contributing to selection for the resting, foraging, and slow travel states. Probability of use was as high as 95% within or immediately adjacent to a wetland for animals engaged in those behaviors, and our best HMM predicted increasing probability of switching from resting or foraging to directed travel with increasing distance from a wetland edge. Human‐use sites were also important to foraging animals, suggesting raccoons subsidize their diet with anthropogenic food resources during spring and summer. These results illuminate the complexity of habitat selection by a waterfowl predator in this patchy landscape, allowing managers to develop effective conservation strategies (e.g., wetland prioritization and conservation, elimination of anthropogenic subsidies) where raccoons are having a disproportionate effect during the waterfowl nesting season.
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 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 | 0,001 | 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 ».