Woodland caribou calving fidelity: Spatial location, habitat, or both?
Notice bibliographique
Résumé
Individuals that isolate themselves to give birth can use more than one strategy in choosing birth sites to maximize reproductive success. Previous research has focused on the consistency in the use of the same birth-site across years (i.e., spatial fidelity), but individuals alternatively may use similar habitat conditions across years (i.e., habitat fidelity). Using GPS telemetry, we determined whether woodland caribou expressed spatial or habitat fidelity during calving, and evaluated intrinsic and extrinsic factors associated with expressing either type of fidelity. We identified 56 individuals with ≥2 putative birth events, via a movement-based model, across northern Ontario between 2010 and 2014. Individuals were classified as expressing (1) spatial fidelity by comparing sequential calving locations to a random spatial distribution of available calving locations, (2) habitat fidelity using a logistic use model compared to a null (intercept only) model, (3) no fidelity (neither criterion met), or (4) both spatial and habitat fidelity (both criteria met). Across all individuals, 37% expressed no fidelity (36 of 98), 15% expressed only spatial fidelity (15 of 99), 35% expressed only habitat fidelity (34 of 98), and 14% expressed both spatial and habitat fidelity (14 of 98). Older individuals were more likely to express spatial fidelity, whereas lower availability of upland and lowland conifer forests without linear features increased the probability an individual expressed habitat fidelity. Our results indicate that managing for caribou calving needs to consider protecting both specific, known birthing sites, but also broad-scale areas of preferred habitat for calving. Understanding the mechanisms that influence caribou expressing calving fidelity, and associated fitness costs, is crucial for the conservation of the species.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».