Analyis of Predator Movement in Prairie Landscapes with Contrasting Grassland Composition
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian predation influences waterfowl breeding success in the U.S. northern Great Plains, yet little is known about the influence of the landscape on the ability of predators to find waterfowl nests. We used radiotelemetry to record nightly movements of red foxes (Vulpes vulpes) and striped skunks (Mephitis mephitis) in two 41.4-km2 study areas in North Dakota. Study areas contained either 15–20% grassland (low grassland composition) or 45–55% grassland (high grassland composition). Grasslands included planted cover, pastureland, and hayland. We predicted that the type and composition of cover types in the landscape would influence both predator movement across the landscape (as measured by the fractal dimension and displacement ratio) as well as localized movement (as measured by the rate of movement and turning angle between locations) within patches of different cover types. Red fox movements were straighter (lower fractal dimensions and higher displacements) across landscapes with a low grassland composition, indicating directed movement between the more isolated patches of planted cover. Striped skunk movements did not differ between landscape types, illustrating their movement along wetland edges, which had similar compositions in both landscape types. The high variability in turning angles by red fox in planted cover and pastureland in both landscape types is consistent with restricted-area foraging. The high rate of movement by red foxes in planted cover and by striped skunks in wetland edges suggests that spatial memory may influence movement patterns. Understanding the behavior of predators in fragmented prairie landscape is essential for managing breeding habitat for grassland birds and for predicting the spatial and temporal dynamics of predators and their prey.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».