Tracking toads from dusk till dawn: linking inter- and intra-individual variation in movement behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animals can differ in their individual movement behaviors during their daily displacements. Studies of animal movement patterns often disregard the need to understand individual variation in these patterns and the role of this variation in shaping population distributions of movements. To assess the link between individual movements and population distributions, we radio-tracked 13 Fowler’s Toads (Anaxyrus fowleri) in Long Point, Ontario, Canada, after their breeding season. We recorded individual coordinates every 30 min, from the moment they emerged from their burrows around dusk until they burrowed in the morning, and obtained a total of 157 movements. We used the resulting series of step lengths and turning angles in a Hidden Markov Model to estimate movement type as “directed” or “non-directed.” We also assigned to each encounter one of 3 space-dependent movement states: “foraging”, “in transit”, or “searching”, and found that movement type and state switched within individuals irrespective of time during a single night. We find that switching between movement types varied throughout the night, leading to stochastic within-individual variation in movements, and the distribution of movement distances differed significantly among individuals. Movement states, however, were time-dependent, suggesting displacement routines were similar across individuals. Variation in movement behavior within individuals scales up to result in variation among individuals which, in turn, was found to shape the distribution of the sampled population. Our findings therefore underline the importance of a multi-scale approach in the study of movement.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».