Seasonal resource selection of woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) across a gradient of anthropogenic disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Resource selection functions are useful tools for land-use planning, especially for wide-ranging species with sensitivity to anthropogenic disturbance. We evaluated five a priori hypotheses describing seasonal habitat selection of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) across three regions in northern Ontario. Two regions were Boreal Shield dominated, one area with relatively high anthropogenic disturbance (due to commercial forestry) and the other with relatively low anthropogenic disturbance. The final region was located on the wetland-dominated Hudson Bay Lowlands. Each region encompassed two caribou management ranges: one was used for model development and the other for model evaluation. We developed seasonal resource selection probability functions using seasonal utilization distributions and isopleths derived from GPS collar data (from 212 caribou) to identify high- and low-use areas. We explored selection across five spatial scales; selection patterns were strongest at the 10 000 ha scale. We found temporal and spatial variations in all environmental predictors across ranges and seasons, especially in the Hudson Bay Lowlands. Our results consistently supported the integrated global model (with common variables but range-specific coefficients) where caribou habitat use is related to minimizing apparent competition with moose (Alces alces (L., 1758)) while avoiding disturbed areas, and utilizing areas with adequate forage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».