Influence of wind on movement behaviour in Arctic grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
Odours are emitted from organic matter and can contain important information about an animal’s surroundings, including the presence and location of other organisms. Wind acts as a conduit of olfactory information, affecting the spread and direction of odour dispersal across terrestrial landscapes. To increase the likelihood of detecting an odour molecule, individuals may exhibit anemotaxis – orientation bias to wind during movement – where the theoretical optimal olfactory search strategy is to move crosswind. We tested for biased movement relative to wind in Arctic grizzly bears ( Ursus arctos ) during the spring hypophagic period in the Mackenzie Delta, Northwest Territories, Canada using modelled winds and satellite-linked telemetry data (n = 12,430 locations) from 40 Arctic grizzly bears monitored between 2003 and 2010. Our results show that orientation relative to wind varied with movement rate, a proxy for active search effort. During steps where bears had high movement rates (> 90th percentile), bears predominantly oriented crosswind. We also found a positive relationship between movement rate and crosswind orientation: as bears moved faster, they increased their crosswind component of orientation. These results suggest an adaptive pattern of movement in response to wind, where bears oriented relative to the wind in a way that increased the likelihood of odour detection during active search. We suggest that future studies could include wind data in habitat selection and foraging models to examine its influence on habitat selection and use. • Arctic grizzly bears occupy a harsh environment, ranging widely to find resources. • The optimal anemotactic orientation during olfactory search is crosswind. • Search effort was positively associated with crosswind orientation. • Wind may be an important factor shaping movement decisions and habitat selection.
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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 ».