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Enregistrement W6910829142 · doi:10.5061/dryad.5p6kr

Data from: Functional responses in animal movement explain spatial heterogeneity in animal-habitat relationships

2017· dataset· en· W6910829142 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2017
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouHabitatResource (disambiguation)Movement (music)Selection (genetic algorithm)Spatial heterogeneitySpatial ecologyFunctional response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Understanding why heterogeneity exists in animal-habitat spatial relationships is critical for identifying the drivers of animal distributions. Functional responses in habitat selection – whereby animals adjust their habitat selection depending on habitat availability – are useful for describing animal-habitat spatial heterogeneity. However, they could be yielded by different movement tactics, involving contrasting inter-specific interactions. 2. Identifying functional responses in animal movement, rather than in emergent spatial patterns like habitat selection, could disentangle the effects of different movement behaviours on spatial heterogeneity in animal-habitat relationships. This would clarify how functional responses in habitat selection emerge and provide a general tool for understanding the mechanistic drivers of animal distributions. 3. We tested this approach using data from GPS-collared woodland caribou (Rangifer tarandus), a prey species under top-down control. We tested how caribou selected and moved with respect to a key resource (lichen-conifer stands) as a function of the availability of surrounding refuge land-cover (closed-conifer stands), using step selection functions. 4. Caribou selected resource patches more strongly in areas richer in refuge land-cover – a functional response in habitat selection. However, adjustments in multiple movement behaviours could have generated this pattern: stronger directed movement towards resources patches and/or longer residency within resource patches, in areas richer in refuges. Different contributions of these behaviours would produce contrasting forager spatial dynamics. 5. We identified functional responses in both movement behaviours: caribou were more likely to move towards resource patches in areas richer in refuge land-cover, and to remain in these patches during movement steps. This tactic enables caribou to spend longer foraging in safer areas where they could rapidly seek refuge in dense cover when predators are detected. 6. Our study shows that functional responses in movement can expose the context-dependent movement decisions that generate heterogeneity in animal-habitat spatial relationships. We used these functional responses to characterise anti-predator movement tactics employed by a large herbivore, but they could be applied in many different scenarios. The movement rules from functional responses in movement are well-suited to integration in spatial explicit individual-based models for forecasting animal distributions in landscapes undergoing environmental change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,026

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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