Habitat selection by river otters (Lontra canadensis) under contrasting land-use regimes
Notice bibliographique
Résumé
Habitat preferences of river otters ( Lontra canadensis (Schreber, 1777)) are well known, but because most studies were conducted in regions with markedly low or high levels of anthropogenic disturbances, it is not well known how their habitat usage is affected by varied anthropogenic disturbances and land-use regimes on a regional scale. We studied habitat use by otters in eastern New Brunswick, Canada, in an area having both protected and disturbed riparian habitats. Using long-range winter riparian transects, we documented activity-sign distribution along riverbanks in relation to 12 habitat factors and 9 categories of anthropogenic disturbances. We documented variables at site with activity signs and at habitat stations along riverbanks at 500 m intervals. We used logistical regressions and Akaike’s information criterion in an information–theoretic approach to compare models and determine the important factors involved. Habitat-related factors were more important than anthropogenic ones in describing habitat use. The best performing models were those incorporating both habitat and anthropogenic factors. Beaver ( Castor canadensis Kuhl, 1820) ponds were the most important habitat factor, while fields were the most important anthropogenic factor. Our results indicate that otters responded mostly to the presence of habitat features they use and secondarily to the presence of anthropogenic structures or activities in an area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».