Balancing foraging opportunity and predation risk: influence of dependent neonates on spatial co-occurrence of northern cervids and omnivorous predators
Notice bibliographique
Résumé
For female ungulates, the vulnerability of neonates can lead to trade-offs between predation and access to forage. We explored the spatial overlap between moose ( Alces americanus (Clinton, 1822)), deer ( Odocoileus hemionus (Rafinesque, 1817), O. virginianus (Zimmermann, 1780)), elk ( Cervus canadensis Erxleben, 1777), grizzly bear ( Ursus arctos Linnaeus, 1758), and black bear ( U. americanus Pallas, 1780) during parturition (15 May to 28 June) and after the parturition period (29 June to 30 October). We used camera images collected at 66 sites between 2020 and 2021 to parameterize integrated multi-species occupancy models. Covariates measured at the scale of the camera and grid cell were useful for assessing detection and occupancy of the six focal species, respectively. For both reproductive periods, occupancy models representing human disturbance (e.g., road density, cutblock size) explained detection while occurrence was explained by habitat composition (e.g., elevation, basal area, canopy closure). Grizzly bears, elk, and deer occupied similar low-elevation areas during the parturition period, supporting the foraging hypothesis. Consistent with the predator avoidance hypothesis, elk occupied habitats with forest structure that would reduce detection by predators during the post-parturition season. Although results represented the coarse-scale distribution of sympatric prey and omnivorous predators, ungulates with young likely experienced a trade-off between accessing high-quality forage and minimizing predation from bears.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».