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Enregistrement W7161961516 · doi:10.82308/41842

Biologging wildlife behaviour and the seasonality of boreal food webs

2020· dissertation· en· W7161961516 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Studd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeasonalityPopulationTrophic levelSnowshoe hareWildlifeBorealHabitatWildlife managementAnimal ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavioural decision to be active or inactive represents a trade-off between the need to acquire energy and the costs associated with that acquirement. In seasonal environments, the relative costs and gains associated with activity can shift dramatically between winter, when temperatures are cold and resources are scarce, and summer, when temperatures are mild and resources are abundant. Despite the obvious link between activity and seasonality, studies of activity patterns over multi-seasonal time scales are surprisingly sparse, meaning we do not know how activity responds to environmental conditions and, in turn, how activity responses to environmental conditions influence population dynamics and species interactions. In this thesis, I use biologging to quantify how free-ranging animals adjust activity according to seasonal environmental variation, including air temperature and resource availability, and theoretical modelling to explore the ecological implications of these responses, including population dynamics and trophic interactions. I collected continuous behavioural data through direct observations and biologging technologies over four years on three interacting species - the North American red squirrel, snowshoe hare, and Canada lynx - within the highly seasonal northern boreal forest. Using direct observations for biologger calibration, I show that classifying low frequency accelerometer signatures to long duration behavioural states can be achieved with high accuracy allowing for long duration (weeks to months) recordings even in small mammals with high frequency movements. Combining accelerometric and acoustic biologging technologies on snowshoe hares highlights the complementarity of accelerometer quantification of activity states and acoustic determination of finer-scale details like chewing. I show that red squirrel activity is highly seasonal with a 3-fold decrease in activity from autumn to winter and that hares express subtle behavioural responses to moonlight conditions and are characterized by more seasonal constancy in activity patterns than red squirrels. Given the advances achieved recording behaviour over long time periods on free-ranging individuals, I use four years of accelerometer recordings on red squirrels to show that daily activity is highly predictable as an optimization of energetic and reproductive gain. Finally, I show how summer-to-winter differences in activity levels determines the seasonality of biomass production and loss, and thus population rates of increase, decrease, and stability. Through empirically-supported theoretical modelling, this thesis highlights the ecological importance of animal activity in seasonal environments, including its bottom-up regulation by environmental conditions and its contributions to populations dynamics and species interactions

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
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