Grizzly Bear Behavior and Global Positioning System Collar Fix Rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Animal locations collected by Global Positioning System (GPS) collars will represent a biased sample of the sites an animal used if some position fixes fail and if those missed locations do not occur randomly. Probability of a GPS receiver obtaining a position fix is known to decline as canopy cover increases, but the impact of forest canopy cover was insufficient to account for the low fix rates we observed for GPS collars on grizzly bears ( Ursus arctos ). We tested the hypothesis that GPS fix rates were related to the interaction between animal activity (active vs. resting) and canopy cover by evaluating the following predictions: 1) grizzly bear activity should follow a circadian pattern similar to the circadian fix‐rate pattern, 2) grizzly bear use of canopy cover should follow a circadian pattern similar to the circadian fix rates, 3) grizzly bear activity should be related to canopy cover (i.e., bears should rest in areas with relatively high canopy covers and feed and move in relatively open areas), and 4) collar orientation and canopy cover should interact to affect the fix rates of test collars. The GPS fix rates traced a bimodal circadian pattern that was directly related to the circadian pattern of grizzly bear activity. Fix rates declined when bears were more likely to be using denser cover, and fix rates of test collars demonstrated that collar orientation interacted with canopy cover, such that fix rates declined much more with increasing canopy cover when the collar was on its side than when the collar was upright. We concluded that inferences made about grizzly bear microhabitat use, based on GPS locations, will underrepresent high canopy cover sites, especially when grizzly bears are resting there. (JOURNAL OF WILDLIFE MANAGEMENT 72(3):596–602; 2008)
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».