Trade‐Offs Between Forage Availability, Accessibility, and Predation Risk on Winter Foraging Strategies of Wood Bison (<i>Bison bison athabascae</i>)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Optimal foraging theory (OFT) and the energy maximization hypothesis (EMH) have long been essential when examining wildlife habitat selection. At high latitudes and altitudes, animals in winter face greater limitations in availability and accessibility of forage. Here we explore the foraging behavior of wood bison (Bison bison athabascae) during winter within the Ronald Lake bison herd in northeastern Alberta, Canada, and examine the trade‐offs they face due to limitations in forage abundance and availability (snow conditions), as well as the need to minimize predation risk. We used Global Positioning System (GPS) location data collected from 70 female wood bison to identify winter foraging sites and craters selected by bison to access forage beneath the snow. Within wetlands used by bison we selected 190 pairs of used (foraged) and random (available) sites to test eight a priori hypotheses explaining how bison traded‐off between forage availability, accessibility, and minimizing predation risk. We found with matched‐paired logistic regression that Carex atherodes was 1.21‐times more likely to be selected per unit increase in ground cover, compared to 1.17‐times per unit ground cover for C. aquatilis and C. utriculata. However, all Carex species showed an increase in selection when cover was > 50% cover within individual craters. While the importance of Carex was clear, forage site selection was still inversely related to snow depth. There is also a neutralizing combined effect of snow depth and Carex species ground cover which suggests that bison maximized their energy return by avoiding areas with deep snow (> 30 cm) that demanded intensive cratering, even when highly selected forage was accessible beneath. Avoidance of forage areas with deep snow demonstrates that wood bison employed a foraging strategy that considers both forage availability and environmental conditions, with snow depth being a limiting factor. We highlight the relationship between optimal foraging based on food availability and the trade‐offs within an energy restrictive winter season, furthering the understanding of how large herbivores forage strategically to maximize energy intake in northern environments.
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 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 | 0,001 | 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 ».