Seasonal Resource Selection of Canada Lynx in Managed Forests of the Northern Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigated seasonal patterns in resource selection of Canada lynx ( Lynx canadensis ) in the northern Rockies (western MT, USA) from 1998 to 2002 based on backtracking in winter (577 km; 10 M, 7 F) and radiotelemetry (630 locations; 16 M, 11 F) in summer. During winter, lynx preferentially foraged in mature, multilayer forests with Engelmann spruce ( Picea engelmannii ) and subalpine fir ( Abies lasiocarpa ) in the overstory and midstory. Forests used during winter were composed of larger diameter trees with higher horizontal cover, more abundant snowshoe hares ( Lepus americanus ), and deeper snow compared to random availability; multilayer, spruce‐fir forests provided high horizontal cover with tree branching that touched the snow surface. During winter, lynx killed prey at sites with higher horizontal cover than that along foraging paths. Lynx were insensitive to snow depth or penetrability in determining where they killed prey. During summer, lynx broadened their resource use to select younger forests with high horizontal cover, abundant total shrubs, abundant small‐diameter trees, and dense saplings, especially spruce‐fir saplings. Based on multivariate logistic‐regression models, resource selection occurred primarily at a fine spatial scale as was consistent with a sight‐hunting predator in dense forests. However, univariate comparisons of patch‐level metrics indicated that lynx selected homogenous spruce‐fir patches, and avoided recent clear‐cuts or other open patches. Given that lynx in Montana exhibit seasonal differences in resource selection, we encourage managers to maintain habitat mosaics. Because winter habitat may be most limiting for lynx, these mosaics should include abundant multistory, mature spruce‐fir forests with high horizontal cover that are spatially well‐distributed.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».