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Enregistrement W17818563 · doi:10.1126/science.1.9.225

APPLICATION OF A MOOSE HABITAT SUITABILITY INDEX MODEL TO VERMONT WILDLIFE MANAGEMENT UNITS

2002· article· en· W17818563 sur OpenAlex
Ky B. Koitzsch

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAlces · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatWildlifeDeciduousWildlife managementEcologyForest managementWildlife conservationGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat Suitability Index (HSI) models translate existing knowledge of a species' habitat requirements into quantitative measures of habitat quality. The HSI is a numerical index that represents the ability of a given habitat to provide life requisites for a species on a scale from 0 (unsuitable habitat) to 1 (optimal habitat). Habitat Suitability Index models are useful in natural resource planning for predicting the impacts of resource management practices on wildlife habitat. Many moose (Alces alces) HSI models require the labor-intensive collection of ground-level browse density data, which limits their applications for analyzing large landscapes required by moose. Some, however, have been developed utilizing remotely sensed data to analyze large study areas. I tested the usefulness of one of these models, created for the Lake Superior region, to 2 Wildlife Management Units (WMUs) in Vermont. Areas of study WMUs, and I, were 680 km 2 and 729 km 2 , respectively. The model quantified 4 landscape-scale habitat variables representing annual cover types required by moose: percent area of regenerating forest, non-forested wetland, spruce/ fir forest, and deciduous/mixed forest. Model analyses were performed using a Geographic Information System (GIS). The model was useful in estimating relative habitat suitability of both WMUs, identifying within-WMU habitat variation, quantifying change in habitat suitability following a natural habitat-altering event, and predicting temporal change in moose habitat due to changes in forest management practices. The model revealed significant differences in habitat suitability of 0.64 for WMU E1 and 0.34 for WMU I. To determine within-WMU habitat variation, both WMUs were divided into 25-km 2 evaluation units, which approximated the annual home range of moose in New England, and a HSI was calculated for each unit. Habitat suitability of 81 km 2 of WMU I increased from 0.30 to 0.53 due to an increase in regenerating forest following heavy canopy damage from an ice storm in January 1998. A reduction in habitat suitability from 0.81 to 0.35 of Silvio O. Conte National Fish and Wildlife Refuge lands within WMU E1 was observed following a simulation in which all timber harvesting as a forest management practice was eliminated. Initial validation of this model for analyzing moose habitat at the WMU-scale is supported by correlation of HSI output to moose harvest data for WMU E1 25-km 2 evaluation units and by comparison of HSI to estimated moose densities for both WMUs. ALCES VOL. 38: 89-107 (2002)

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.

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 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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,432

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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