Data from: Natal habitat preference induction in large mammals – Like mother, like child?
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection has received considerable attention from ecologists during the last decades, yet the underlying forces shaping individual differences in habitat selection are poorly documented. Some of these differences could be explained by the early experience of individuals in their natal habitat. By selecting habitat attributes like those encountered early in life, individuals could improve resource acquisition, survival, and ultimately fitness. This behaviour, known as natal habitat preference induction (NHPI), could be particularly common in large mammals, because offspring generally stay with their mother for an extended period. We used three complementary approaches to assess NHPI in a marked population of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou): 1) population-based resource selection functions (RSFs), 2) individual-based RSFs, and 3) behavioural repeatability analyses. All approaches compared the behaviour of calves in their natal range to their behaviour as independent subadults during the snow-covered (Dec – Apr) and snow-free (May – Nov) seasons. Using RSFs, we found that the magnitude of habitat selection between calf and subadult stages differed for most covariates, yet the signs of statistically significant effects (selection vs. avoidance) were generally the same. We also found that some habitat selection tactics were highly repeatable across life stages. Notably, caribou responses to habitat disturbances were highly repeatable year-round, meaning that different individuals reacted differently, but consistently, to disturbances. This study highlights the potential role of natal habitat preference induction in shaping individual differences in habitat selection in large mammals and provides valuable knowledge for the management and conservation of a threatened species.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».