MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117454218 · doi:10.1186/s40462-025-00610-0

Fast food: GPS tracking reveals behavior-specific habitat selection and cattle farm subsidies of three sympatric neotropical vulture species

2025· article· en· W7117454218 sur OpenAlexfundno aff
Christopher Beirne, Enzo Basso, Eduardo Fabrizio Tubelli, Sarah Wicks, Eleanor Flatt, Diego Rolim Chulla, Rosio Vega Quispe, Caleb Jonatan Quispe Quispe, Flor M. Pérez Mullisaca, Sara Campos Landázuri, Priscila Peralta-Aguilar, Andrew Whitworth

Notice bibliographique

RevueMovement Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Innovation Center for Future ChipInternational Conservation Fund of CanadaGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésAnimal ecologyHabitatForagingSympatric speciationSelection (genetic algorithm)Disturbance (geology)Wildlife conservationLivestock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding species responses to anthropogenic disturbance is fundamental to ecology and conservation. However, behaviour and inter-individual variation in habitat selection can complicate our understanding of population-level responses to human disturbance, and the initiatives we design to address them. We use a dataset of 601,000 locations from 42 GPS tracked individuals of three sympatric species - king (n = 32), turkey (n = 5) and black vultures (n = 5) - in Costa Rica to explore behaviour-specific habitat selection in a mixed forest-agriculture landscape. We separate the movement data into three key behaviours (flight, feeding and roosting), and then compare their habitat selection preferences using a species-specific generalised mixed modelling framework. We find that the disturbance sensitive king vultures typically prefer mature forest to anthropogenically modified habitats when flying or roosting, however, the difference in relative strength of selection disappears in relation to feeding. These patterns likely reflect king vultures selecting to feed in agricultural landscapes where dead livestock such as cattle are abundant. We find strong evidence for individual heterogeneity in the degree to which they select for livestock pasture as feeding sites, suggesting repeatable individual-variation in foraging tactics. We also found a strong reduction in habitat selection for all behaviours as the distance to contiguous high-quality habitat increases, showing the reliance on tracts of contiguous mature forest for this species. In comparison, the disturbance tolerant species showed idiosyncratic responses to modified habitats, whereby black vultures selected mature forests for flight, but disturbed forest and grassland margins for feeding and roosting, and turkey vultures selected disturbed forest over mature forest and grassland margins for all movement behaviours. These findings represent the first GPS derived habitat selection study of king vultures, the apex obligate scavengers in lowland neotropical habitats and the first multispecies, guild-level, habitat selection analysis of vultures in the lowland neotropics. As expected, we find that king vultures have a stronger affinity to mature forests than their disturbance tolerant counterparts, however cattle farming is likely strongly subsidising some individuals' diets. Despite this, the marked reduction in king vulture habitat use with increasing distances from contiguous mature forests suggests the existence of a disturbance threshold, whereby the carrying capacity of king vulture populations may be reduced in highly anthropogenically modified landscapes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement EcologyMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207