Data and R code for: 'Predator activity, proactive anti-predator strategies, and nesting phenology produce a dynamic landscape of risk to tundra goose reproduction'
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains all of the data and R code needed to reproduce the analyses for: "Predator activity, proactive anti-predator strategies, and nesting phenology produce a dynamic landscape of risk to tundra goose reproduction" by Johnson-Bice et al., Journal of Animal Ecology. Refer to the main text for details on the methods used in this study.Abstract1. Birds generally rely on proactive anti-predator strategies when selecting nest sites, as they have limited options to adapt to changing levels of risk once incubation begins. Arctic waterfowl often nest colonially as an anti-predator strategy but dispersed-breeding species may use other proactive strategies, such as nesting in areas perceived to be safer. However, empirical links between spatial patterns of predation risk and nest habitat selection or success are needed to better understand how predator activity shapes Arctic waterfowl reproduction.2. Using activity data from the main cursorial nest predators, Arctic and red foxes (Vulpes lagopus, V. vulpes), and aerial predators, we evaluate the influence predator activity has on Canada goose (Branta canadensis interior) nest habitat selection and success, and how nesting phenology mediates these effects.3. We compared habitat selection models fit to i) goose nest locations and ii) fox locations obtained from GPS collars and found that geese and foxes displayed nearly opposite patterns of selection for the same landscape traits. Geese selected sites that minimized their probability of encountering foxes while also maximizing their ability to detect foxes. Spatial predictions of fox activity revealed nests located in areas with higher probability of fox use had lower nest success, indicating fox space-use patterns reflect predation risk.4. Landscape heterogeneity influenced both fox and goose nest habitat selection patterns and, consequently, spatial variation in predation risk and reproductive success. Aerial predators appeared to have a lesser effect on spatial patterns of goose nest habitat selection and success.5. Spatial patterns of nest success were, however, strongly influenced by nesting phenology. Nests initiated earlier had a greater probability of successfully hatching, but these patterns depended on location; the benefits of nesting early decreased in areas of high fox activity.6. Our study demonstrates the mechanisms by which nesting phenology, predator activity, and landscape heterogeneity interact to shape bird reproduction, and provides an empirical demonstration of how our understanding of predation risk is enhanced by integrating both spatial and temporal dynamics.
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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 | 0,008 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,427 | 0,249 |
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 ».