Winter habitat selection by white-tailed deer on Anticosti Island 2: relationship between deer density from an aerial survey and the proportion of balsam fir forest on vegetation maps
Notice bibliographique
Résumé
Determining at what scale to operate and how much cover is needed are important questions for winter habitat management of white-tailed deer, Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780), through logging. We used binary cover maps (reclassified forest vegetation maps) and windows of different sizes (0.2 km × 0.2 km, 0.5 km × 0.5 km, 1 km × 1 km, 2 km × 2 km, and 3 km × 3 km) to describe the relationship between deer density from an aerial survey and the proportion of balsam fir, Abies balsamea (L.) P. Mill., forest (BF) cover in a 270-km2 block on Anticosti Island, Quebec. Maximum white-tailed deer densities reached were quite similar (31–34 deer/km2) irrespective of window size, except for the 3 km × 3 km window for which maximum density remained half lower. Density increased with the amount of BF cover and then reached a plateau above 60% or 70% (two smaller windows) or decreased above 50% or 60% (1 km × 1 km and 2 km × 2 km windows). Results confirm goals previously used for habitat management of deeryards. This new method allows greater flexibility in research applications for describing density–cover relationships because both scale and proportion of cover can be analysed simultaneously.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».