Effects of urbanisation on the movements of an arboreal specialist using hidden Markov models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Species with specialised ecological niches rely heavily on specific resources or conditions, making them less resilient to habitat fragmentation and land-use changes. For specialists with limited mobility, the challenges are even greater, as they may struggle to locate new habitats for their survival. While some highly mobile species adjust their movement behaviours in human-modified environments by either avoiding areas with faster, straighter paths or adapting to forage for human-related resources, little is known about how arboreal species with low mobility adapt to urban landscapes. Koalas (Phascolarctos cinereus) are highly susceptible to the impacts of urbanisation due to their unique adaptations and reliance on tree canopy cover, which is thought to be a major factor driving population decline in the increasingly urbanised Australian coast. METHODS: In this study, we applied biotelemetry to track the movements of 72 koalas in urban and nonurban environments. We then applied hidden Markov models (HMMs) to these data to investigate how environmental factors (such as human land use), as well as biological factors (e.g., sex) and temporal cycles (e.g., time of day), influenced koala movement behaviours. RESULTS: We detected little effect of land use type on the movement behaviours of koalas in urban and nonurban landscapes, suggesting that the type of land use does not play a substantial role in how koalas shift between different movement behaviours. However, urban-dwelling koalas exhibited faster and more directed movements at night (rather than at dusk) and showed less pronounced changes in their movement behaviours across seasons than those typically observed in natural environments. CONCLUSIONS: Our findings highlight the adaptability and flexibility of koalas in modifying their movement behaviours to navigate human-modified environments. By focusing their movements during times when human activity is lower, koalas may be able to reduce the likelihood of agonistic interactions with humans. We suggest that creating low-disturbance areas in urban and peri-urban environments could allow wildlife to maintain more natural behaviours, potentially improving their overall well-being.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».