five

Data from: Network analyses support the role of prey preferences in shaping resource use patterns within five animal populations

收藏
DataONE2015-11-24 更新2024-06-27 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Individual variation is an inherent aspect of animal populations and understanding the mechanisms shaping resource use patterns within populations is crucial to comprehend how individuals partition resources. Theory predicts that differences in prey preferences among consumers and/or differences in the likelihood of adding new resources to their diets are key mechanisms underlying intrapopulation variation in resource use. We developed network models based on optimal diet theory that simulate how individuals consume resources under varying scenarios of individual variation in prey preferences and in the willingness of consuming alternate resources. We then investigated how the structure of individual–resource networks generated under each model compared to the structure of observed networks representing five classical examples of individual diet variation. Our results support the notion that, for the studied populations, individual variation in prey preferences is the major factor explaining patterns in individual–resource networks. In contrast, variation in the willingness of adding prey does not seem to play an important role in shaping patterns of resource use. Individual differences in prey preferences in the studied populations may be generated by complex behavioral rules related to cognitive constraints and experience. Our approach provides a pathway for mapping foraging models into network patterns, which may allow determining the possible mechanisms leading to variation in resource use within populations.
创建时间:
2015-11-24
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

THCHS-30

“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心(CSLT)发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下,由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统,原名“TCMSD”,意思是“清华连续普通话语音数据库”,时隔13年出版,由王东博士发起,并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此,该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”

OpenDataLab 收录

emotions-dataset

情绪数据集是一个精心策划的文本数据集,包含131,306个文本条目,标注了13种不同的情绪,如快乐、悲伤、中性、愤怒等。该数据集旨在提升情感分类、情感分析和自然语言处理的能力,适用于构建富有同情心的聊天机器人、心理健康工具、社交媒体分析器等。数据集文件大小为7.41MB,便于在边缘设备和大型项目中使用。

huggingface 收录

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

Photovoltaic power plant data

包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。

github 收录

CODrone

CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集,它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像,增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力,它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度,从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注,总计超过 590,000 个标记实例。总体而言,这项工作构建了一个综合数据集和基准,用于城市无人机场景中的定向目标检测,旨在满足该领域的研究和实践应用需求。

arXiv 收录