How resource abundance and resource stochasticity affect organisms’ range sizes
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: From megafauna to amoebas, the amount of space heterotrophic organisms use is thought to be tightly linked to the availability of resources within their habitats, such that organisms living in productive habitats generally require less space than those in resource-poor habitats. This hypothesis has widespread empirical support, but existing studies have focused primarily on responses to spatiotemporal changes in mean resources, while responses to unpredictable changes in resources (i.e., variance in resources or resource stochasticity) are still largely unknown. Since organisms adjust to variable environmental conditions, failing to consider the effects of resource unpredictability can result in an insufficient understanding of an organism's range size. METHODS: We leverage the available literature to provide a unifying framework and hypothesis for the effects of resource abundance and stochasticity on organisms' range sizes. We then use simulated movement data to demonstrate how the combined effects of resource abundance and stochasticity interact to shape predictable patterns in range size. Finally, we test the hypothesis using real-world tracking data on a lowland tapir (Tapirus terrestris) from the Brazilian Cerrado. RESULTS: Organisms' range sizes decrease nonlinearly with resource abundance and increase nonlinearly with resource stochasticity, and the effects of resource stochasticity depend strongly on resource abundance. Additionally, the distribution and predictability of resources can exacerbate the effects of other drivers of movement, such as resource depletion, competition, and predation. CONCLUSIONS: Accounting for resource abundance and stochasticity is crucial for understanding the movement behavior of free-ranging organisms. Failing to account for resource stochasticity can lead to an incomplete and incorrect understanding of how and why organisms move, particularly during periods of rapid change.
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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 découle