A test of the green wave hypothesis in omnivorous brown bears across North America
Notice bibliographique
Résumé
Herbivorous animals tend to seek out plants at intermediate phenological states to improve energy intake while minimizing consumption of fibrous material. In some ecosystems, the timing of green‐up is heterogeneous and propagates across space in a wave‐like pattern, known as the green wave. Tracking the green wave allows individuals to prolong access to higher‐quality forage. While there is a plethora of empirical support for such behavior in herbivorous taxa, the green wave hypothesis (GWH) is nuanced based on factors such as body morphometrics and digestive capacity. Furthermore, little is known about whether other taxa, such as omnivores, track the green wave. Our objective was to assess whether the GWH can be extended to explain the movements of omnivores. Using GPS collar data from seven populations (n = 127 individuals) of brown bears Ursus arctos across their entire North American range, we first tested whether bears tracked the green wave. Using conditional resource selection functions (RSFs), we found that variation in proxies of vegetative forage quality better explained movement and habitat selection than proxies of forage biomass in over half of the bears in our study, providing evidence of green wave tracking. Second, we assess factors that explained variation in green wave tracking using linear mixed effects models. Green wave tracking in brown bears was explained by the variation in availability of green‐up within spring home ranges, and how green‐up transitioned across those home ranges. Our results demonstrate that the GWH can partially explain movement of a non‐migratory omnivorous species, extending the generality of the GWH as a broad predictor of animal space use. The green wave is another resource wave brown bears track, and our findings help predict brown bear space use, which can be used to guide conservation and habitat restoration efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».