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Enregistrement W2162744011 · doi:10.1139/z10-072

A distance-based analysis of habitat selection by American black bears (Ursus americanus) on the Bruce Peninsula, Ontario, Canada

2010· article· en· W2162744011 sur OpenAlexaffvenueabout
Martyn E. Obbard, Melissa B. Coady, Bruce A. Pond, James A. Schaefer, Frank G. Burrows

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryTrent UniversityParks Canada
Organismes subventionnairesAmerican Society of Mammalogists
Mots-clésUrsusDeciduousEcologyHabitatPopulationGeographyHome rangeRange (aeronautics)National parkBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of their wide-ranging habits, conserving large carnivores such as American black bears ( Ursus americanus Pallas, 1780) often depends on understanding habitat needs beyond the boundary of protected areas. We studied habitat selection by black bears in the vicinity of Bruce Peninsula National Park, Ontario — a small, isolated population whose persistence appears dependent on habitat on lands outside the Park. We used an approach based on Euclidean distances to document seasonal habitat selection at two spatial scales and to identify candidate habitat types for protection. Adult females selected dense mixed forests to establish home ranges within the population range, whereas subadults and yearlings selected dense deciduous forests. Within home ranges, adults selected dense mixed forest in spring–summer and dense deciduous forest in late summer – fall. Subadults selected dense deciduous forest, marsh, dense mixed forest, and water during the spring–summer and avoided developed lands and roads. Yearlings selected dense mixed forest, dense deciduous forest, and sparse forests in spring–summer and dense deciduous forest and dense mixed forest in late summer – fall. The selection of dense deciduous and dense mixed forest stands, especially at the broader scale, suggests that strategies to ensure persistence of this isolated population should focus on protecting the integrity of these stands.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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