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Enregistrement W1600355931 · doi:10.22621/cfn.v124i2.1052

Wolverine, <em>Gulo gulo</em>, Home Range Size and Denning Habitat in Lowland Boreal Forest in Ontario

2010· article· en· W1600355931 sur OpenAlexafffundvenueabout
F. Neil Dawson, Audrey J. Magoun, Jeff Bowman, Justina C. Ray

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesMinistry of Natural ResourcesWildlife Conservation Society
Mots-clésHome rangeHabitatBorealGeographyPopulationEcologyTaigaTelemetryRange (aeronautics)Table (database)ForestryEnvironmental sciencePhysical geographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted the first radio-telemetry study of Wolverines in northwestern Ontario during the winter of 2003-2004 to determine whether home ranges and movements of Wolverines in lowland boreal forest were typical of this species in other ecosystems and to describe reproductive den sites in this habitat type. Seven Wolverines (3 M, 4 F) were radio-tagged and monitored for 31 to 269 (Mean ± SE = 153 ± 35) days using a combination of remotely monitored Argos satellite and conventional aerial telemetry. Male and female 95% minimum convex polygon (MCP) home ranges (±SE) during December to October were 2,563 (796) km2 and 428 (118) km2, respectively, for combined VHF and Argos locations. A lactating female had a 95% MCP home range of 262 km2. The den site for this female included large boulders and downed trees, similar to dens described for this species in montane ecosystems. Boulder complexes and downed trees may be critical features of wolverine dens in lowland boreal forests. Mean road densities (± SE) within 95% MCP and 50% MCP home ranges were 0.43 (0.13) and 0.33 (0.23) km/km2, respectively, and our results suggest that road densities may affect selection of home ranges by Wolverines. The Wolverine population was a resident, reproductive population. Erratum for table included.

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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,200

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations36
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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