Assessing landscape relationships for habitat generalists
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The importance of landscape heterogeneity for the abundance and distribution of wildlife is well recognized. General relationships have been developed to link landscape pattern to demographic processes, although these relations are best demonstrated for species with specialized habitat requirements and often in landscapes that can be generalized to a simple habitat-matrix structure. Habitat generalists may interact in more complex ways with a mosaic of landscape features. A novel method for quantifying the habitat relationships of generalist species using thematic vegetation maps was proposed by Brotons et al. (2005) and based on a theoretical model by Andrén, Delin, and Seiler (1997). We tested the efficacy of this approach on moose (Alces alces) distribution in the heterogeneous landscapes of the Foothills Natural Region, Alberta, Canada, using 8 broad vegetation types. Fecal pellet group data, an index of moose occurrence, was compared across pre-selected sites. Sites were selected to represent the variable amounts and combinations of the different vegetation types available in the study area. Moose habitat preference was determined using a Chi-square test and Bonferroni confidence intervals. Moose preferred shrublands and deciduous forests. Shrubland was considered primary moose habitat as it had the highest observed proportion of pellet groups of the preferred habitats. Each vegetation type was assessed regarding its role in habitat amount, habitat compensation, supplementation, complementation, and fragmentation models using general linear modelling. Habitat amount and fragmentation were related to moose pellet occurrence. However, there was no indication of supplementation, compensation, or complementation. This mosaic approach effectively revealed habitat relationships and the potential impacts of habitat change for a generalist species at the landscape scale. Nomenclature: Kays & Wilson, 2002.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».