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Enregistrement W2053364333 · doi:10.1139/z06-192

Local- and landscape-level den selection of striped skunks on the Canadian prairies

2007· article· en· W2053364333 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yeen Ten Hwang, Serge Larivière, François Messier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCegep de Sainte Foy
Organismes subventionnairesInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited CanadaUniversity of Pittsburgh
Mots-clésHabitatWoodlandGrasslandEcologyWetlandBiologyPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the seasonal landscape and habitat use patterns of striped skunks ( Mephitis mephitis Schreber, 1776). We tracked 52 male and 72 female skunks from September 1999 to June 2003 in Saskatchewan, Canada. At the local level, den structures differed by sex and season. In autumn/winter, all skunks preferred buildings, whereas in spring/summer females selectively used underground burrows and rock piles for parturition and rearing of young, and males used aboveground retreats. Den sites were closer to crop fields, roads, water sources, and macrohabitat edges than random sites. At the landscape level, den sites were associated positively with weighted mean shape index of crop fields, mean patch size of water bodies, total edge of water bodies, and weighted mean fractal dimensions of grassland, woodland, and farmsteads, suggesting that wetland edges and habitat complexity are important in den selection by skunks. Compositional analysis revealed sex- and season-specific differences at the population level. Both sexes preferred grassland/pastures and farmstead habitats for establishing den sites. In autumn/winter, skunks preferred grassland/pastures for winter dens. However, in spring/summer skunks preferred farmsteads for resting sites. Our results suggest that skunks respond to landscape and habitat features surrounding den sites, and not just specific den or local habitat characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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