Does Differential Habitat Selection Facilitate Coexistence Between Badgers and Hedgehogs?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Predicting the spatial and temporal responses of species exhibiting intraguild predation (IGP) relationships is difficult due to variation in potential interactions and environmental context. Eurasian badgers (Meles meles) are intraguild predators of European hedgehogs (Erinaceus europaeus) and are implicated in their population decline via both direct predation and competition for shared food resources. Previous studies have shown spatial separation between these species and attributed this to hedgehogs experiencing a ‘landscape of fear’, but little is known about the potential role of differential habitat use. We estimated the density and occupancy of both species at 22 rural study sites in England and Wales, to explore whether food availability, habitat or the presence of badgers, explained hedgehog distributions. Hedgehog density varied significantly across major rural land uses, whereas badger density did not. Although both species coexisted at a regional (1 km2) scale, occupancy modelling showed spatial segregation at a finer (individual camera trap) scale, associated with differential habitat use. In contrast to badgers, hedgehogs were recorded near buildings, and in areas supporting lower invertebrate biomass. This is in agreement with IGP theory, whereby IG‐prey may occupy suboptimal habitat to avoid predation; however, hedgehog habitat use did not vary relative to the presence of badgers. Badger and hedgehog temporal activity showed no evidence of separation. Although these findings are consistent with hedgehogs avoiding badgers via a landscape of fear, they are also indicative of differential habitat use, highlighting the need for more holistic studies considering variation in habitat selection and food availability when investigating intraguild relationships. Future studies exploring alternative hypotheses for urban habitat selection by hedgehogs are needed to better understand how possible spatial niche partitioning may support their coexistence with badgers in some areas.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».