Intraspecific encounters can lead to reduced range overlap
Notice bibliographique
Résumé
Direct encounters, in which two or more individuals are physically close to one another, are a topic of increasing interest as more and better movement data become available. Recent progress, including the development of statistical tools for estimating robust measures of changes in animals' space use over time, facilitates opportunities to link direct encounters between individuals with the long-term consequences of those encounters. Working with movement data for coyotes (Canis latrans) and grizzly bears (Ursus arctos horribilis), we investigate whether close intraspecific encounters were associated with spatial shifts in the animals' range distributions, as might be expected if one or both of the individuals involved in an encounter were seeking to reduce or avoid conflict over space. We analyze the movement data of a pair of coyotes in detail, identifying how a change in home range overlap resulting from altered movement behavior was apparently a consequence of a close intraspecific encounter. With grizzly bear movement data, we approach the problem as population-level hypothesis tests of the spatial consequences of encounters. We find support for the hypotheses that (1) close intraspecific encounters between bears are, under certain circumstances, associated with subsequent changes in overlap between range distributions and (2) encounters defined at finer spatial scales are followed by greater changes in space use. Our results suggest that animals can undertake long-term, large-scale spatial changes in response to close intraspecific encounters that have the potential for conflict. Overall, we find that analyses of movement data in a pairwise context can (1) identify distances at which individuals' proximity to one another may alter behavior and (2) facilitate testing of population-level hypotheses concerning the potential for direct encounters to alter individuals' space use.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».