Grizzly bear selection of managed and unmanaged forests in the Selkirk Mountains
Notice bibliographique
Résumé
We tested the commonly held hypotheses that grizzly bears (Ursus arctos) select against clearcuts and young forests and select for natural openings and old forests in the Selkirk Mountains from 1986 to 1991. We compared use versus availability using χ2 goodness-of-fit for 11 bears (five females, six males) in a south study area containing both open roads (public use allowed) and closed roads (no public use allowed) and 11 bears (seven females, four males) in a north study area containing restricted roads (forestry use only). Zero of 11 females and 1 of 11 males (1/22 bears) selected against (P < 0.05) clearcuts. Five of 11 females and 2 of 11 males (7/22 bears) selected against (P < 0.05) young forests. The apparent selection against young forests appeared to be due to selection against associated open roads, not against young forests themselves. Forestry activities alone (managed forests and restricted roads) appeared to have no negative impact on grizzly bear habitat use. Because of small sample sizes, pooling of seasonal data, and lack of experimental replication, our results should not be extrapolated until similar studies are conducted elsewhere.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».