Temporal niche partitioning between Korean water deer and Siberian roe deer in temperate forests
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a study to clarify the daily activity patterns of Korean water deer (Hydropotes inermis (Swinhoe, 1870)) and Siberian roe deer (Capreolus pygargus (Pallas, 1771)) to assess the potential temporal niche partitioning between these two sympatric species. We hypothesized that the two species would show different diel activity patterns in the temperate forest. Camera traps were employed in Japanese larch plantations (Larix kaempferi (Lamb.) Carrière) and natural deciduous forests on Mt. Gariwang, Pyeongchang, Gangwon Province, South Korea, during the summer of 2023. Kernel density estimation and overlap coefficients were analyzed using video data. The relative abundance index of the Korean water deer was 3.40 in plantations and 14.13 in deciduous forests, while that of the Siberian roe deer was 17.93 in plantations and 35.87 in deciduous forests. The overlap coefficients between the two species were 0.72 in both plantations and deciduous forests, suggesting temporal niche partitioning. Korean water deer exhibited nocturnal activity in plantations but showed no distinct pattern in deciduous forests; however, Siberian roe deer consistently displayed a crepuscular pattern in both habitats. We provide insights into the ecological interactions between these cervid species and highlights the need for further research on seasonal variations in their activity patterns.
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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 | 0,001 |
| 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 ».