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Enregistrement W2078809982 · doi:10.2981/0909-6396-14.4.478

Assessing factors influencing the space use of a woodland caribou Rangifer tarandus caribou population using an individual‐based model

2008· article· en· W2078809982 sur OpenAlexafffundabout
Juha M. Metsaranta

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésWoodland caribouPopulationWoodlandHome rangeEcologyRange (aeronautics)FidelityHabitatGeographyBiologyDemographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Similar to earlier studies, a population of woodland caribou Rangifer tarandus caribou in west‐central Manitoba, Canada, showed preference for mature coniferous forests and fidelity to seasonal home ranges. However, because preferred forest types were common in the study area, these findings could not determine what would happen if these home ranges were disturbed because the relative importance of preference for these forest types and home‐range fidelity in determining the space use of this population was not known. This question was explored using an individual‐based space‐use model that incorporates a random movement component, a habitat value function that considers these two factors individually or together, and a decision optimisation component. Four possible forms of the model were used to conduct Monte‐Carlo simulations of space‐use patterns, which were compared to true range‐use patterns over an annual cycle. True range use could not be simulated without including a home‐range fidelity factor in the model. This suggests that there is some factor about the selected home ranges that is not quantified by the forest type which is currently present that causes animals in this population to show fidelity to them. The explanation most consistent with the general understanding of the factors limiting this species is that these home ranges are refuges from predation. This suggests that the appropriate conservation action is to protect these ranges from disturbance unless the animals themselves demonstrate the presence of other suitable areas by dispersing to them.

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 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,997

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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