Habitat selection by nesting and brood-rearing sharp-tailed grouse
Notice bibliographique
Résumé
Breeding success is a critical component of population stability and is often influenced by the habitats used during the breeding season. Current hypotheses suggest that sharp-tailed grouse ( Tympanuchus phasianellus (L., 1758)) select nest and brood-rearing habitats that provide both lateral and overhead cover to avoid detection by predators. We examined the selection of nesting and brood-rearing habitats of sharp-tailed grouse at three spatial scales (landscape, patch, and site) in northeastern British Columbia using standard and conditional logistic regression models and an information–theoretic approach. At the patch and site scales, our results validate our predictions, as nesting females selected shrub–steppe habitats, greater shrub and grass cover, taller vegetation, and greater residual vegetation compared with random sites. Brood-rearing females selected for agricultural habitats during the early brood-rearing period (0–14 days), but did not show selection of any habitat type or site attribute during the late brood-rearing period (15–49 days). We suggest that the selection of shrub-dominated habitats by nesting females supports the hypothesis that females select sites and habitats that maximize concealment. We further suggest that selection of shrub-dominated habitat is occurring in response to changes in habitat conditions and availability, as natural grassland communities have diminished across the landscape.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».