Tree use by koalas (Phascolarctos cinereus) after fire in remnant coastal forest
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 ».