MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968318261 · doi:10.1139/z01-032

The effects of woodland fragmentation and human activity on roe deer distribution in agricultural landscapes

2001· article· en· W1968318261 sur OpenAlexvenueno aff
A.J.M. Hewison, J.P. Vincent, Jean Joachim, J.M. Angibault, Bruno Cargnelutti, C. Cibien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodlandRoe deerHabitatEcologyAbundance (ecology)BiologyDisturbance (geology)Woodland caribouGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landscape structure and human activity influence the distribution and abundance of species. Landscape modifications have resulted in loss of habitat, increased isolation between remnant patches, and increased disturbance. We compare distributions and group sizes of roe deer across four open agricultural landscapes of differing structure. The roe deer, essentially a woodland species, exhibits behavioural plasticity, recently colonising the agricultural plain. Our results suggest that the switch between forest and field behaviour may involve a threshold of landscape geometry concerning woodland connectivity. Where woodland fragments are numerous and widely dispersed, roe deer retain strong links to woodland structures, probably for cover and social reasons. Where remaining woodland is clumped, with little edge, roe deer adopt an open field habit, remaining at a distance from woodland. Average winter group size increased with distance from woodland, resulting in large herds typical of field roe deer populations at the more open sites. In addition, roe deer avoided areas associated with human activity, probably because of associated disturbance, particularly where woodland cover was lacking. Finally, average group size was lower in areas where the level of human activity was high. The behavioural plasticity of this species means that landscape change may not be limiting. Therefore, to predict the effects of landscape modification, models need to incorporate variation in the animal–landscape relationship due to behavioural plasticity.

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 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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,741

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations160
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207