Vegetation phenology can be captured with digital repeat photography and linked to variability of root nutrition in<i><scp>H</scp>edysarum alpinum</i>
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question Can repeat (time‐lapse) photography be used to detect the phenological development of a forest stand, and linked to temporal patterns in root nutrition for H edysarum alpinum (alpine sweetvetch) an important grizzly bear food species? Location Eastern foothills and front ranges of the R ocky M ountains in A lberta, C anada. The area contains a diverse mix of mature and young forest, wetlands and alpine habitats. Methods We deployed six automated cameras at three locations to acquire daily photographs at the plant and forest stand scales. Plot locations were also visited on a bi‐weekly basis to record the phenological stage of H . alpinum and other target plant species, as well as to collect a root sample for determination of crude protein content. Results Repeat photography and image analysis successfully detected all key phenological events (i.e. green‐up, flowering, senescence). Given the relation between phenology and root nutrition, we illustrate how camera data can be used to predict the spatial and temporal distribution and quality of a key wildlife resource. Conclusions Repeat photography provides a cost‐effective method for monitoring vegetation development, food availability, and nutritional quality at a forest stand scale. Since wildlife responds to the availability and quality of their food resources, detailed information on changes in resource availability helps with land‐use management decisions and furthers our understanding of grizzly bear feeding ecology and habitat selection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle