Foraging decisions at multiple spatial and temporal scales, a bison perspective
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an investigation of the behavioural response of free-ranging bison ('Bison bison') to resource distribution and abundance across spatio-temporal scales. From 1996 to 1999, I examined the searching behaviour, diet selection and habitat use of bison in Prince Albert National Park, Saskatchewan. Analysis of winter searching/foraging paths revealed that bison used area-restricted search to find food underneath the snow. Bison perception of resource quality varied with their short-term sampling experience. Computer simulations based on bison behaviour and habitat characteristics indicated that searching efficiency should increase as more sampling information is used to assess resource quality, but this increase should rapidly level off. Simulations further suggest that bison can normally maximize their searching efficiency by considering the information gathered within a foraging bout. This result provides a potential explanation for the flexibility in bison assessment of resource quality observed under field conditions. Despite such flexibility in perception of resource quality, the diet choice of bison was limited to only few plant species. Contingency models, which I developed based on the maximization of short- and long-term gains, revealed dietary choices more consistent with short-term goals. In summer, bison diet was similar in all meadows. In winter, diet choice was still consistent with short-term goals, but bison exhibited frequency-dependent selection for the two plant species providing the highest short-term profitability, in contrast with theoretical predictions. Meadow selection by bison was not directly related to the distribution of the plant they most often consumed, suggesting scale-sensitivity in selection criteria. In summer, the presence of nearby meadows and water areas increased the probability of use of a given meadow. In winter, snow depth within meadows was a dominant factor related to the probability of use. Larger bison herds were more likely to be observed in meadows close to other meadows. I conclude that prediction of resource and habitat selection at a given spatial and temporal scale cannot be readily inferred from knowledge at other scales, due to trade-offs among individual requirements of bison.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».