Multiphasic movement and step-selection patterns of dispersed tigers in the central Indian landscape
Notice bibliographique
Résumé
Large carnivores play a crucial role in the ecosystem, though their conservation needs a landscape-level approach due to their wide range of habitats and dispersal events. The study of tigers in a human-dominated landscape matrix and their adaptation and adjustment of movement behaviours during the dispersal phase is essential for long-term conservation planning and management policy. We studied the dispersal event of five VHF/GPS collared individuals during 2009-2020. We investigated movement parameters (step length), and the effects of anthropogenic pressures (distance from village), distance from water and vegetation cover, on behavioural phase under a Hidden Markov Model framework. We also tested the effects of distance from village, vegetation cover, and habitat types on animal movement using an integrated Step Selection Function framework. The mean step length (405.44±10.63 m/hr) varied widely by different time of day. Displacement was high during the night (665.28±21.36 m/hr) compared to day (434.16±17.37 m/hr). Tigers moved fast (872.7m; 95% CI 839.1-906.3m) with longer step length and a directional turning angle in non-forested areas (i.e. the human-dominated landscape), likely to avoid conflict with humans. Individuals distinctly exhibited two behavioural states: encamping (~32% of the time) and travelling (~68% of the time). Further, they avoided the human-dominated landscape and mostly remained in and forested areas, especially during nighttime. Our study is the first attempt to understand behavioural transition of dispersal tigers and their habitat selection. Lesser anthropogenic disturbance and high vegetation cover positively influenced the tiger dispersal, while water availability did not affect their state transitional probability. Additionally, dispersers showed high affinity towards forested land during nighttime for travelling.The findings of this study show the importance of functional corridors and stepping stones (mostly encamping areas), and also provide baseline knowledge for integrated landscape management planning and policymaking for the long-term survival of tigers in metapopulation framework.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».