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Enregistrement W2066291887 · doi:10.1139/z09-015

Habitat selection of the Eurasian beaver (Castor fiber) near its carrying capacity: an example from Norway

2009· article· en· W2066291887 sur OpenAlexvenueno aff
Bruno Pinto, Maria J. Santos, Frank Rosell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaverHabitatEcologyShrubDeciduousVegetation (pathology)Carrying capacityCastor canadensisRange (aeronautics)BiologySelection (genetic algorithm)PopulationHome range

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Eurasian beaver ( Castor fiber L., 1758) was extirpated until the beginning of the twentieth century, but is becoming re-established over much of its former range. Since this rodent is considered both a keystone species and an ecosystem engineer, it is important to understand its habitat use in a population near its carrying capacity. In this study, we tested the hypothesis that habitat selection in beaver populations near their carrying capacities is different from populations that are still expanding. Also, a resource-selection model for the species using logistic regression was derived. Although most of the tested habitat variables were important for both populations expanding and populations near their carrying capacities, there were significant differences in the importance of the presence of shrub and (or) hardwood on the riverbank and the river flow speed. Beaver presence was associated with narrower river widths, bank slope, water depth close to the bank, silt–soil bank substrates, cover of deciduous forest, and cover of shrub and (or) hardwood on the bank. The models had high overall accuracy (overall correct classification >85%, area under the curve >90%). The final model is thought to be robust and applicable to areas with similar river and vegetation characteristics. Our results extend the habitat selection patterns of beavers to patterns at high-density populations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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