Ecology and movement of urban koalas adjacent to linear infrastructure in coastal south-east Queensland
Notice bibliographique
Résumé
In Redland City, koalas (Phascolarctos cinereus) are in rapid decline as they are exposed to anthropogenic threats such as habitat clearing, dog attacks, vehicle collisions and disease. This study investigated the influence of linear infrastructure on the movement and habitat use of urban koalas. Seven koalas were tracked for up to 28 weeks during the breeding season. Home ranges were calculated for 95% Minimum Convex Polygon (MCP95%) and 95% fixed Kernel Density (FK95%). Koalas responded to the landscape in different ways. Linear infrastructure did not restrict the movements of most koalas. Home ranges varied from 1.1 to 31.5 ha MCP95% and from 5 to 55 ha for FK95%. Koalas mainly used Eucalyptus tereticornis throughout the study site. A variety of non-regionally endemic and regionally endemic trees in urban and remnant vegetation areas were used, suggesting that all trees are potentially koala habitat. At the completion of the study, four koalas remained alive, two were killed by trains and one died from a dog attack. Despite the small sample size and short duration, our results suggest that koalas are able to navigate linear infrastructure; however, the high rates of mortality associated with these movements puts the long-term viability of urban koala populations in doubt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».