Winter habitat selection by female moose in western interior montane forests
Notice bibliographique
Résumé
Winter range has been identified as an important component of moose ( Alces alces (L., 1758)) conservation in managed forests, yet there have been few studies on habitat associations in montane ecosystems. We investigated habitat selection by moose at landscape and stand scales during late winter in southeastern British Columbia using global positioning system (GPS) collars on 24 adult moose cows in each of two winters. The strongest determinant of late-winter range at the landscape scale was decreasing elevation, while moose also selected for areas of gentler slopes and higher solar insolation. Elevation likely is a surrogate for snow depth, which is probably the primary causative factor influencing late-winter distribution of moose. Within late-winter range, topographic variables had little influence on moose habitat selection. Lower crown closure was the strongest determinant of stand-scale selection, although the resultant model was weak. We found no disproportionate selection for stands with high crown closure, and there was little evidence for greater use of cover stands with increasing snow as winter progressed. Within late-winter range, moose selected forage habitats (42% use vs. 30% availability) over cover habitats (22% use vs. 37% availability). The delineation of late-winter moose range can be based on snow depth, or elevation as its surrogate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».