Drivers of Arctic female grizzly movement-related habitat use from den emergence to green-up
Notice bibliographique
Résumé
Arctic female grizzly bears (Ursus arctos) with cubs face a challenging period following den emergence to find quality resources when risk of infanticide is high and food is scarce. We used global positioning system (GPS) telemetry data grouped by reproductive state (solitary, females with cubs <1 yr old, females with cubs ≥1 yr old) to examine trade-offs between access to security cover and access to food during the hypophagic period from 5 June to 4 August (2003–2006), in the Mackenzie Delta region, Northwest Territories, in the Canadian Arctic. We used step-selection functions to model habitat selection with parameters for land cover, land cover diversity, and topography measured along the step and at the end. We fit the models for each individual and used 2-stage model-averaging to determine the top model for describing landscape factors influencing movement. We found that while female movement rates (i.e., step length = m/4-hr location interval) differed with reproductive state, movement-related habitat selection was similar. Females with cubs <1 year old moved the least (x̄ step length = 700 m, 95% CI [655–745]) compared with females with cubs ≥1 year old (x̄ = 1,484 m [1,415–1,553], P < 0.001), and females without cubs (x̄ = 1,652 m [1,581–1,723], P < 0.001), who moved the most. Across all reproductive states, our results suggest that females prioritize security over food availability along movement paths. Our results contribute to a better understanding of the behavioral decisions made by female grizzly bears and provide insights into trade-offs between security and food resources, when resource availability is uncertain.
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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 | 0,000 | 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 ».