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HABITAT SELECTION BY ELK BEFORE AND AFTER WOLF REINTRODUCTION IN YELLOWSTONE NATIONAL PARK

2005· article· en· W2157553286 sur OpenAlexaff
Julie S. Mao, Mark S. Boyce, Douglas W. Smith, Francis J. Singer, David J. Vales, John Vore, Evelyn H. Merrill

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologyPredationNational parkGeographyCanisWildlifeSelection (genetic algorithm)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prey species are thought to select habitats to obtain necessary resources while also avoiding predation. We examined whether habitat selection by elk (Cervus elaphus) changed following the reintroduction of wolves (Canis lupus) into Yellowstone National Park in 1995. Using conditional fixed-effects logistic regression to build habitat-selection models, we compared seasonal habitat selection by elk based on weekly elk radiolocations taken in 1985–1990 (without wolves) and 2000–2002 (with wolves). Fire-related habitat changes and climate likely interacted with wolf avoidance in shaping habitat selection by elk. In summer, when wolf activity was centered around dens and rendezvous sites, elk apparently avoided wolves by selecting higher elevations, less open habitat, more burned forest, and, in areas of high wolf density, steeper slopes than they had before wolf reintroduction. In winter, elk did not spatially separate themselves from wolves. Compared to the pre-wolf period, elk selected more open habitats in winter after wolf reintroduction, but did not change their selection of snow water equivalents (SWE) or slope. Elk appear to select habitats that allow them to avoid wolves during summer, but they may rely on other behavioral antipredator strategies, such as grouping, in winter. This study provides evidence that wolves can alter seasonal elk distribution and habitat selection, and demonstrates how the return of wolves to Yellowstone restores important ecosystem processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations259
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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