Multi‐Scale Habitat Selection of Greater Caribbean Manatees in Sian Ka'an Biosphere Reserve, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Habitat selection describes population distribution as a function of environmental features. It is a fundamental process with primordial ecological and evolutionary implications. To accurately describe habitat selection, it is important to identify temporal and spatial scales perceived by the population and use these scales when modeling. Despite the growing evidence on the importance of scaling in ecology, habitat selection studies of manatees remain limited to a single spatial scale. Here, we modeled Greater Caribbean manatee ( Trichechus manatus manatus ) habitat selection in the Sian Ka'an Biosphere Reserve, Mexico, at two spatial scales: study area and 1‐km buffer. We used GPS coordinates of opportunistic encounters ( n = 102) and a pseudo‐absence approach to model manatee presence as a function of seagrass abundance, water depth, and distances to land, creeks, and seafloor depressions. To capture environmental variability, models were repeated 500 times, with each iteration using a different set of randomly generated pseudo‐absences. The probability of manatee presence increased in proximity to seafloor depressions at both scales and increased with land proximity at the large scale only. This study demonstrates the importance of multi‐scale designs in habitat selection and highlights the need for more studies looking at the ecological implications of seafloor depressions for manatees.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».