Site fidelity of the declining amphibian<i>Rana sierrae</i>(Sierra Nevada yellow-legged frog)
Notice bibliographique
Résumé
From 1997 to 2006, we used mark–recapture models to estimate the site fidelity of 1250 Sierra Nevada yellow-legged frogs ( Rana sierrae ) in Kings Canyon National Park, California, USA, during their three main activity periods of overwintering, breeding, and feeding. To quantify site fidelity, the tendency to return to and reuse previously occupied habitats, we used multistrata models (with water bodies as the strata) and potential function analyses. The probability of returning to previously used water bodies during all activity periods was typically greater than 80% and always greater than the probability of moving to other water bodies. Site fidelity models (with lake-specific movement transitions) were favored over those models that held movement transitions equal between lakes. Potential function analyses demonstrated that frogs were most strongly attracted to their original capture lakes rather than moving to the nearest available breeding or overwintering lake. Under current disturbances in high-elevation Sierra Nevada lakes (exotic trout, climate change), site fidelity is problematic because frogs return to lakes subject to drying or those with fish rather than dispersing to other lakes. Future recovery of declining species will need to focus efforts towards restoring habitats when animals maintain strong site fidelity even when their habitats deteriorate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».