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Enregistrement W1925951355 · doi:10.1139/cjz-2015-0095

Effects of habitat quality and anthropogenic disturbance on grizzly bear (<i>Ursus arctos horribilis</i>) home-range fidelity

2015· article· en· W1925951355 sur OpenAlexaffvenueabout
Anja Sorensen, Gordon B. Stenhouse, Mathieu Bourbonnais, Trisalyn Nelson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésGrizzly BearsHome rangeHabitatEcologyUrsusDisturbance (geology)Range (aeronautics)PhilopatryGeographyWildlifePhysical geographyBiologyPopulationBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Rocky Mountain eastern slopes of Alberta, Canada, grizzly bears (Ursus arctos horribilis Ord, 1815) live in a landscape heavily impacted by industrial development and human disturbance. We characterized the role of changing habitat quality and new disturbance features on patterns of grizzly bear seasonal home-range fidelity and drift by comparing consecutive-year seasonal home ranges. We relied on the geographic technique “spatial–temporal analysis of moving polygons” (STAMP) to examine changes in habitat quality and new development between zones of home-range fidelity, expansion, and contraction. Areas considered to be high-quality habitat were selected at a greater frequency than available and retained in zones of home-range fidelity, but also vacated during home-range contraction. Areas of decreasing habitat quality were equally present in zones of contraction, expansion, and stability. The proportion of new forest harvest areas and roads developed within the past year did not differ between zones of home-range change, but the proportion of new well sites was higher in contraction zones than in stability zones. Our results showed that while considerable drift occurs, changes in habitat quality and recent anthropogenic disturbances cannot account for annual variation in home ranges, suggesting other important factors influencing behaviour and movement.

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)0,001
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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