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Enregistrement W2072977955 · doi:10.1139/z10-069

Effects of flooding and riparian buffers on survival of muskrats (Ondatra zibethicus) across a flashiness gradient

2010· article· en· W2072977955 sur OpenAlexvenueno aff
Adam A. Ahlers, Robert L. Schooley, Edward Heske, Mark A. Mitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésRiparian zonePredationEcologyRiparian forestEcotoneHabitatWetlandBiologySTREAMSFlooding (psychology)Flood mythFloodplainGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased agricultural production within the Grand Prairie region, USA, has resulted in drainage of most natural wetlands within the landscape. Muskrats ( Ondatra zibethicus (L., 1766)) in this region have shifted much of their distribution to riparian habitats that have unstable flow regimes and flood inundation times that could be related to position within watersheds. We investigated predation risk of radio-marked riparian muskrats during flooding events in relation to landscape position. We used known-fate models and an information–theoretic approach to examine effects of age, season, hydrology, and riparian width on weekly survival rates. During flooding events, muskrats positioned farther from headwaters were displaced for longer, as well as exposed to predation from terrestrial predators for longer, than those positioned closer to headwaters. However, this increased exposure during floods did not translate into lower survival because most mortalities were due to predation by American mink ( Neovison vison (Schreber, 1777)) along stream edges during nonflooding periods. Weekly survival of muskrats was lower in winter (mean = 0.9377, SE = 0.1793) than in nonwinter (mean = 0.9770, SE = 0.0116) and was positively related to riparian width. Larger riparian buffers can increase muskrat survival in small streams and agricultural ditches within highly altered, human-dominated agroecosystems. Our study provides a rare example of linking riparian buffers to fitness for a stream-associated organism.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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