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Enregistrement W2152741827 · doi:10.1139/z07-034

Importance of diel behaviour when studying habitat selection: examples from female Scandinavian brown bears (Ursus arctos)

2007· article· en· W2152741827 sur OpenAlexvenueno aff
Therese Fosholt Moe, Jonas Kindberg, Ingela Jansson, Jon E. Swenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésUrsusDiel vertical migrationCrepuscularForagingHabitatBiologyUrsus maritimusNocturnalEcologyHome rangeSelection (genetic algorithm)PopulationArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of habitat selection studies is to identify important habitats for a particular species. However, most studies using radiotelemetry have focused on habitat-selection patterns using daytime positions only. We used 24 h data from six female brown bears ( Ursus arctos L., 1758) equipped with GPS–GSM collars and activity loggers to analyse variations in habitat selection related to diel variations in activity (foraging and resting). We found that the bears rested mainly during the daylight hours and foraged mainly during the crepuscular and nocturnal hours. The bears selected habitats differently when they were resting than when they were foraging. We found no selection for tall coniferous forest using all data, but this habitat was selected by resting bears and avoided by foraging bears. Thus, for studies of habitat selection, our results show the importance of obtaining data from all 24 h and dividing these data into relevant categories based on the diel activity pattern of the studied species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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