The role of demographic and environmental variables on the presence of snow tracks by river otters <i>Lontra canadensis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Unknown causes of heterogeneity in the presence or detection of wildlife tracks and other signs could bias interpretations of population indices derived from surveys. These surveys can be the basis of management decisions for populations of wildlife. However, we know very little about potential biases affecting the presence of tracks in the landscape. We used an Information Theoretic Model Comparison approach to investigate the role of environmental, demographic and behavioural influences on the presence of river otter Lontra canadensis snow tracks in central British Columbia, Canada, from January to March 2008. We repeatedly located five radio‐collared otters and recorded the presence of tracks within an estimated 100‐m radius of the otter's location. We used combinations of five variables to develop logistic regression models that predicted the presence or absence of snow tracks when the location of otters was known. The presence of snow tracks was best described by a model containing covariates for gender and movement distance per day. The probability of detecting snow tracks was higher for male compared to female otters and was positively related to the daily movement distance of the individual animal. Track‐sign heterogeneity among individuals could bias surveys that assess and monitor river otter populations, and should be incorporated into the design and interpretation of track surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».