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Enregistrement W2056142941 · doi:10.1139/z02-023

The importance of prey distribution in habitat use by arctic foxes (<i>Alopex lagopus</i>)

2002· article· en· W2056142941 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Uhd Jepsen, Nina E. Eide, Päl Prestrud, Linn B Jacobsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLagopusPredationHabitatArctic foxEcologyArcticArchipelagoBiologyResource (disambiguation)Abundance (ecology)Resource distributionResource allocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of habitat by reproducing arctic foxes (Alopex lagopus) in relation to prey distribution was examined on the Svalbard archipelago in the Norwegian High Arctic during 1987–1988 and 1997–2000 by means of VHF telemetry. The distribution and abundance of the main prey species of foxes was registered in 4 separate periods during summer. The availability of 9 habitat types was estimated on the basis of a classification of a Landsat-5 TM scene. Three resource areas that differed with regard to distribution and availability of prey, vegetation, and terrain were identified within the study area: (1) inland areas with no geese, (2) inland areas with geese present, and (3) coastal areas with bird cliffs. The use of resources by foxes was calculated in the 4 separate periods, as was the average speed of movement (m/h) of foxes and the distance between fox locations and their natal dens. Resource-selection functions (RSFs) calculated for individual animals showed that resource use was nonrandom and similar for foxes that lived within the same resource area. In inland areas in which resource availability was low but fairly stable (area 1), RSFs were simple and in some cases of low significance compared with a no-selection model. In inland areas with highly dynamic resources (area 2), RSFs were complex and resource use differed significantly between periods. In coastal areas (area 3), where resources were plentiful, highly concentrated, and stable, RSFs were of intermediate complexity and resource use differed less between periods.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations51
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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