Do trappers understand marten habitat?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies of the effects of fur trapping on marten populations have not considered habitat variation and how trappers use available habitat. We investigated the behavior of fur trappers with respect to roads, waterways, and the forest habitats on trap lines, using registered trap lines in northern Ontario as a study system. The objectives of this study were to 1) develop models for predicting trap location based on access and habitat features, 2) determine whether trappers target the same habitat preferred by American marten, and 3) investigate effects of spatial resolution on predictive models, using a geographic information system (GIS) for coarse resolution variables and direct forest mensuration for fine resolution variables. Distance to roads and water were by far the most influential factors in logistic models for predicting trap presence, accounting for 51.2–61.7% of the observed deviance. At a coarse spatial resolution, trappers selected sites that were close to vehicular access, and in older mixed wood forest stands. Similarly, at a coarse resolution, marten selected old stands, but dominated by coniferous trees. At a finer spatial resolution, trappers selected sites with high basal area of trees, pronounced proportion of black spruce, high canopy cover, and high density of coarse woody debris, consistent with previous studies on marten habitat selection at a fine resolution. Although coarse resolution models are easily applicable because of the wide availability of GIS land cover data, fine resolution models had greater predictive power when considering habitat variables. By quantifying trapper behaviors, these results suggest that the effectiveness of marten sanctuaries used in forest management depend not only on the age and species composition of forest stands left unlogged, but also on the degree to which they are accessible to trappers. © 2012 The Wildlife Society.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».