Differential forage use makes carrying capacity equivocal on ranges of Scandinavian moose (Alces alces)
Notice bibliographique
Résumé
Availability of preferred forage is hypothesized to be positively related to demographic performance in selective ungulates. Comparing two regions with high density of moose ( Alces alces (L., 1758)) having contrasting demographic performance and different composition of available plant species, we show that such a positive relationship may not always apply. The high-performance region (HP) had an estimated 41% higher total availability of browse per capita than the low-performance region (LP), but the availability of preferred species did not differ between the two regions. Although birch (genus Betula L.) was the most abundant browse in both regions (comprising 66% and 50% of the shoot amount available per m2in HP and LP, respectively), it dominated the diet of moose only in HP (constituting, e.g., 69% of all trees browsed in summer compared with 22% in LP). Further research is needed to identify the cause of the seemingly suboptimal use of birch in LP. We also quantified factors that determine forage availability, of which recent logging clearly was the most important: it multiplied browse availability but also reduced coverage of bilberry ( Vaccinum myrtillus L.), an important forage plant. Our study shows that for selective ungulates, indices of carrying capacity based on forage availability may not apply uniformly across ranges.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».