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Enregistrement W155982910

CONSIDERATIONS FOR NATURAL MINERAL LICKS USED BY MOOSE IN LAND USE PLANNING AND DEVELOPMENT

2004· article· en· W155982910 sur OpenAlexaffvenueabout
Roy V. Rea, Dexter P. Hodder, Kenneth N. Child

Notice bibliographique

RevueAlces · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologyEnvironmental resource managementGeographyBiologyEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite an increasing body of knowledge about the predictable use and functional role of naturally occurring mineral licks in the ecology of ungulates such as moose (Alces alces), no documents have been published that discuss the importance of implementing management guidelines aimed to protect these habitat features. We reviewed the literature on the biophysical attributes of mineral lick sites and their use by moose to illustrate the importance of licks and outline criteria that may serve to help in the development of guidelines to protect these land features. We canvassed the provinces and territories of Canada to ascertain whether any regulatory framework for identifying, classifying, and protecting mineral licks existed. Despite appeals for lick protection from several authors, few jurisdictions recognize mineral licks as a special habitat feature and none appear to base their guidelines for protecting licks on ecological principles. We also found no evidence for the existence of a set of standardized guidelines that can be used by planners and managers to ensure the protection of licks. We incorporated ecological and biophysical aspects of mineral licks into a field checklist to identify and classify mineral licks used by moose, and developed a preliminary draft of a management procedure to enable their protection. ALCES VOL. 40: 161-167 (2004)

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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