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Ecology and Habitat Selection of a Woodland Caribou Population in West-central Manitoba, Canada

2007· article· en· W2040644001 sur OpenAlexfundaboutno aff
Juha M. Metsaranta, Frank F. Mallory

Notice bibliographique

RevueNortheastern Naturalist · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésWoodland caribouHabitatWoodlandEcologyGeographyLoggingRange (aeronautics)PopulationSnagForest managementHome rangeWildlifeForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the ecology of Rangifer tarandus caribou (woodland caribou) in the Naosap range in west-central Manitoba, Canada. This population is considered to be of high conservation concern because of potential resource-development impacts; therefore, baseline data are required to guide and evaluate the management of this species in this area. Radio-telemetry data were collected every two weeks from February 1998 to April 2001 and used in combination with forest-inventory data to evaluate habitat selection, site fidelity, movement, and grouping patterns. In both summer and winter, selected habitats were mature upland spruce and pine forests, as well as treed muskeg. Hardwood forests were least selected at all scales. Mature coniferous forest was preferred over immature coniferous forests in a pair-wise comparison in winter, but not in summer. Home-range sizes were within expected ranges of variation. Animals used distinct areas in summer and winter, showing broad fidelity to seasonal ranges. However, small shifts in the core areas were observed, particularly in winter. Movement rates and grouping behavior were typical of other caribou. Habitats used in winter were common in the study area, but the ability of the animals to disperse to alternate winter areas is not known. Management efforts could focus on protecting known calving and winter-use areas, and regenerating coniferous forests after logging, which is consistent with regional forest-management objectives.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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