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Enregistrement W2026424521 · doi:10.1139/z09-009

Wintering strategies by mountain goats in interior mountains

2009· article· en· W2026424521 sur OpenAlexaffvenue
Kim G. Poole, Kari Stuart-Smith, Irene Teske

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentWorld Wildlife Fund CanadaCollege of the Rockies
Organismes subventionnairesMinistry of Environment
Mots-clésSnowHabitatRange (aeronautics)EcologyHome rangePhysical geographyElevation (ballistics)Mountain range (options)JuvenileBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As with many ungulates inhabiting areas with potentially deep snow, winter is an important season for mountain goats ( Oreamnos americanus (de Blainville, 1816)) and is characterized by restricted movements and high juvenile mortality. We examined winter habitat selection and wintering strategies by mountain goats in two adjacent areas of southeastern British Columbia characterized by deep, moist snow and by shallow, dry snow. Fifteen GPS collars were placed on mountain goats in each area over two winters. Winter-range size did not differ between areas and comprised, on average, 2.2%–7.4% of male home range and 8.0%–14.1% of female home range. Topographic variables dominated habitat model selection. At the broad scale, mountain goats in both areas selected winter ranges closer to escape terrain on warmer aspects that contained lesser amounts of mature dense forest. At the fine scale, mountain goats in both areas selected rugged habitat at upper mid-elevations and on warmer aspects. Alpine areas were avoided in the deep snow area and selected in the shallow snow area. No selection for mature forests was observed in either area. Mountain goats, therefore, appeared to utilize open, high-elevation habitats in shallow snow zones, but they did not seek reduced snow levels in mature forest stands in deep snow areas.

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)0,000
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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