Fawn bedsite selection by a large ungulate living in a peri-urban area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human-wildlife conflict in expanding peri-urban and urban areas is of increasing concern, as a result of growing human populations along with the associated anthropogenic footprint on wildlife habitats. Empirical data from wildlife research carried out within human dominated landscapes are key to understanding the effects of human pressures on wildlife ecology and behaviour, exploring wildlife behavioural flexibility (or phenotypic plasticity), and informing wildlife management decisions. Here, we explored how female fallow deer ( Dama dama ) responded to human and dog presence during the birthing period in the largest walled urban park in Europe. We collected data on 477 bedsites utilised by 283 neonate fawns across three consecutive fawning seasons, gathered fine-scale data on humans and dogs space use, and built Resource Selection Functions at multiple spatial scales. We found that, when choosing bedsites to give birth and leave fawns unattended, fallow deer mothers significantly avoided hotspots of park visitors on foot (and their dogs) along the hiking trail routes. Bedsites were also unlikely to be in close proximity of paved roads used by vehicle traffic. Additionally, fallow deer mothers were found to select for dense understory vegetation for bedsites, providing low visibility to conceal their offspring. Our results provide detailed insights into bedsite spatial and habitat selection by a large herbivore in response to human activities, and we provide clear indications to wildlife managers to preserve established fawning sites and alleviate human-wildlife conflict during a critical period of the deer annual biological cycle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».