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Enregistrement W2168904499 · doi:10.1139/z11-128

Multiple factors limit use of local sites by Elliot’s short-tailed shrews (<i>Blarina hylophaga</i>) in tallgrass prairie

2012· article· en· W2168904499 sur OpenAlexvenueno aff
Glennis A. Kaufman, Raymond S. Matlack, D. W. Kaufman, James J. Higgins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrewPeromyscusHabitatBiologyEcologyAbundance (ecology)OccupancyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial variation in abundance has been attributed to habitat heterogeneity and patchiness. Our goal in this research was to understand what factors were associated with spatial patterns of habitat use by Elliot’s short-tailed shrews ( Blarina hylophaga Elliot, 1899) in tallgrass prairie. Our modeling efforts were based on 20 years (1981–2000) of presence–absence data for shrews at each of 20 stations (local site) along 14 permanent traplines on Konza Prairie Biological Station, Kansas, USA. A logistic model accurately predicted the presence of short-tailed shrews at a local site. Probability of shrew occurrence decreased as amount of precipitation decreased, slope steepness increased, grazing increased, or burned area within 500 m of a local site increased. However, when amount of precipitation was low, area burned was high, or grazing occurred, shrews were uncommon and responded little to the other variables. Numbers of shrews were negatively related only to numbers of deer mice ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)), a mouse that selects burned and grazed habitats that shrews avoid. Our observations suggest that multiple environmental factors limit use of local sites, whereas competition with other species does not. Our results can inform decisions related to conservation of biodiversity given management practices in this endangered ecosystem.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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