Pack Size of Wolves, <em>Canis lupus</em>, on Caribou, <em>Rangifer tarandus</em>, Winter Ranges in Westcentral Alberta
Notice bibliographique
Résumé
We studied pack size of Wolves (Canis lupus) on Woodland Caribou (Rangifer tarandus caribou) winter ranges in westcentral Alberta. These Caribou winter ranges are experiencing increasing pressure from resource extraction industries (forestry, energy sector) and concerns have been raised regarding increased Wolf predation pressure on Caribou in conjunction with landscape change. Thirty-one Wolves, from eight Wolf packs, were fitted with radiocollars on two Caribou winter ranges in the Rocky Mountain foothills, near Grande Cache, Alberta (2000-2001). There was a mean of 8.2 Wolves/pack and between 30 and 39 Wolves on each of the RedRock/Prairie Creek and Little Smoky Caribou ranges. The average pack size of Wolves in this region does not appear to have increased over that recorded historically, but the range (5-18) in the number of Wolves per pack varied considerably over our study area. Wolves preyed predominately on Moose (Alces alces), averaging one Moose kill every three to five days. There was some indication that pack size was related to prey size, with the smallest pack preying on Deer (Odocoileus spp.). It was clear that Caribou could not be the primary prey for Wolves, due to their low numbers, and relative to the pack size and Wolf kills we observed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».