Winter Resource Selection of Reintroduced Elk and Sympatric White-tailed Deer at Multiple Spatial Scales
Notice bibliographique
Résumé
Understanding limiting factors and interspecific interactions is fundamental to wildlife management and can be inferred from multiscale patterns of resource selection. We studied winter resource selection and overlap of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) and translocated female elk (Cervus elaphus) over 2 winters in central Ontario, Canada. Microhabitat data were collected along 4 organism-centered spatial scales: site, trail, feeding station, and diet. Although winter conditions varied between years, white-tailed deer consistently traveled and fed in habitats with greater coniferous basal area than elk. Neither species demonstrated selection for coniferous basal area or snow depth across scales. At successively finer scales, female elk selected increased understory cover of trembling aspen (Populus tremuloides). For white-tailed deer, across-scale selection of sugar maple (Acer saccharum) understory cover was exhibited when winter conditions were more severe. Dietary overlap was moderate during both winters (50–57%) and coniferous forage was more important to deer than elk. Using canonical variate analysis, a gradient from shade-intolerant hardwoods to mature coniferous vegetation was found to discriminate significantly between elk and deer habitat use at trails and feeding stations. These results indicate that deer were closely associated with conifers regardless of winter conditions and that both ungulates may have been limited by forage abundance.
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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) | 0,000 | 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 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 ».