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Enregistrement W2029438081 · doi:10.1071/wr06075

Tree use by koalas (Phascolarctos cinereus) after fire in remnant coastal forest

2007· article· en· W2029438081 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhascolarctos cinereusEcologyBiologyPopulationEucalyptusWildlifeWildlife managementGeographyForestryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the effects of fire on resource use by a population of koalas in remnant coastal forest. Fifty-five koalas were monitored regularly by radio-tracking for up to 35 months. The attributes of each tree in which the koala was sighted were recorded, giving a total of 8390 records. Analyses were undertaken on a range of ecological information. Regeneration of the forest began immediately following the fires and within three months koalas were seen among the epicormic growth. From a total 4631 trees used by koalas, 3247 (70%) were burnt. Observations of koalas feeding included 53% in burnt trees. Koalas changed trees frequently; individual trees were used once only on 3555 occasions (42% of all observations). Of all the trees used, 95% were used by only one collared koala; no trees were used by more than three koalas. Swamp mahogany (Eucalyptus robusta) was the tree species most frequently used by koalas, particularly at night and by breeding females. Koalas preferred trees of larger diameter (>30 cm) and used significantly taller trees during summer. This study has shown that resource depletion from intense wildfire is short-term for koalas because they utilise burnt trees within months of the fire for both food and shelter.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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