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Enregistrement W1599364057 · doi:10.22621/cfn.v122i1.543

Wolf, <em>Canis lupus</em>, Den Site Selection in the Rocky Mountains

2008· article· en· W1599364057 sur OpenAlexaffvenueabout
Jon R. Trapp, Paul Beier, Curt Mack, David R. Parsons, Paul C. Paquet

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésCanisGeographyGray wolfHabitatEcologySite selectionForestryElevation (ballistics)Vegetation (pathology)Physical geographyEnvironmental scienceCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because mortality of Wolves, Canis lupus, is highest during the first six months of life, den site selection may affect reproductive success of Wolf populations. We studied fine-scale denning habitat selection (within 100 m of den site) by comparing field-measured characteristics of 22 dens in Idaho, Montana, and Alberta with 22 paired random contrast locations within pack home ranges. In order of importance, Wolves denned in areas with greater canopy cover, hiding cover, herbaceous ground cover, and woody debris, and were closer to water than paired random sites. Thus Wolves may select den sites for physical protection and available water. We also studied coarse-scale denning habitat selection by comparing 35 Wolf dens with 35 paired contrast locations in Idaho, Montana, and Wyoming with respect to six remotely-sensed variables (elevation, slope, coniferous forest cover, solar radiation, distance to water, and distance to roads). Although these variables did not differ (univariate P > 0.10) between den and contrast locations, a Mahalanobis-distance model using four remotely-sensed variables (slope, elevation, coniferous forest cover, and solar radiation) suggested > 85% of dens would occur in potential denning habitat occupying < 12% of the Wolf recovery areas in the northern Rocky Mountains. This model may be useful for identifying likely den locations in areas not yet occupied by Wolves. Wolf core use areas, including den areas, showed higher intensity of use throughout the year when compared to the entire territory.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations26
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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