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Enregistrement W1550407897 · doi:10.22621/cfn.v122i4.635

The Density of Beaver, <em>Castor canadensis</em>, Activities along Camrose Creek, Alberta, within Differing Habitats and Management Intensity Levels

2008· article· en· W1550407897 sur OpenAlexafffundvenueabout
Bethany M. Loates, Glen T. Hvenegaard

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Alberta
Mots-clésBeaverCastor canadensisHabitatWillowGeographyEcologyLandformForestryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beaver (Castor canadensis) occupy a variety of habitats in North America, but prefer Aspen (Populus tremuloides) and willow (Salix spp.) for food and construction materials. Beaver landforms, such as dams, can cause many problems for landowners, resulting in varied management efforts, such as dam dismantling and Beaver removal. The goal of this study was to compare the density of Beaver activity along Camrose Creek, Alberta, among a variety of habitats and management intensities. Along this 35 km creek there were an average of 0.46 food caches/km, 0.57 lodges/km, and 3.06 dams/km (of which 1.66/km were altered by people and 1.40/km were unaltered). There were more caches, lodges, and unaltered dams in Trembling Aspen forests compared to other habitats. Areas with some management had more food caches and either altered or unaltered dams than areas with no management.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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