A call for using rangeland-based livestock operations as model systems for studying the movement ecology of terrestrial animals
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of the field of movement ecology has increased in recent decades in part due to advances in tracking and computing technology. However, the field still contains many knowledge gaps that will be filled not by improvements in technology, but by employing novel experimental approaches. Most animal movement studies are based on wildlife populations, where complete system knowledge and experimental control are typically minimal. Here we propose the use of rangeland-based livestock operations, where livestock range freely in large, heterogeneous pastures, as model systems for addressing outstanding questions related to the movement ecology of large mammalian herbivores. This is a particularly timely topic due to recent advances in precision ranching technology, which enable high-resolution remote monitoring (and, in some cases, manipulation) of livestock and their surrounding resources. We walk through four examples of open questions in animal movement ecology that can be addressed with rangeland-based livestock operations as model systems: (1) How does animal nutritional state affect movement patterns? (2) What are the roles of genetics vs. social learning in determining movement traits? (3) How do movement traits affect life history syndromes? and (4) How does population density affect movement traits and patterns? Rangeland-based livestock systems contain robust, readily accessible, individual-level genealogical and life history information; complete, herd-level coverage of individuals with spatial tracking and physiological monitoring devices; and opportunities for straightforward and safe experimental manipulation of population and environmental characteristics to an extent that is infeasible in wild populations. We argue that by leveraging this wealth of information, researchers can make great strides toward advancing the field of animal movement ecology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».