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Enregistrement W1510111184 · doi:10.22621/cfn.v119i4.190

Travel Rates of Wolves, <em>Canis lupus</em>, in Relation to Ungulate Kill Sites in Westcentral Alberta

2005· article· en· W1510111184 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gerald W. Kuzyk, Christoph A. Rohner, Fiona K. A. Schmiegelow

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Conservation Association
Mots-clésUngulateCanisOdocoileusWoodland caribouGeographyPredationEcologyWoodlandBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in Global Positioning Systems (GPS) radiocollar technology permit analysis of fine-scale animal movements. We used concurrent aerial and GPS monitoring to determine winter travel rates of Wolves (Canis lupus) in relation to ungulate kill sites in managed forest landscapes in westcentral Alberta. Wolves preyed predominately on Moose (Alces alces) and travelled 4.2 times less when near ungulate kill sites than when away from them. As Wolves are thought to be an important factor in Woodland Caribou (Rangifer tarandus caribou) declines, information is needed to assess predation risk to Caribou from Wolves under a variety of landscape conditions. If Wolves have restricted movements near Moose kill sites, this may lead to decreased encounter rates with Caribou in systems where Moose are abundant. Deer (Odocoileus spp.) are probably an important component of this Wolf-prey system but little is currently known about this relationship. Projecting long-term implications of ongoing development activities requires a more detailed understanding of the responses of all species to landscape change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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