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Enregistrement W2200613020 · doi:10.1890/es15-00174.1

Selection for forage and avoidance of risk by woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) at coarse and local scales

2015· article· en· W2200613020 sur OpenAlexafffundabout
Madeleine McGreer, Erin E. Mallon, Lucas M. Vander Vennen, Philip A. Wiebe, James Α. Baker, Glen S. Brown, Tal Avgar, Jevon Hagens, Andrew M. Kittle, Anna Mosser, Garrett M. Street, Doug E. B. Reid, Arthur Rodgers, Jennifer L. Shuter, Ian D. Thompson, Merritt J. Turetsky, Steven G. Newmaster, Brent R. Patterson, John M. Fryxell

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of AlbertaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceMinistry of Natural Resources
Mots-clésWoodland caribouSelection (genetic algorithm)WoodlandForageSpatial ecologyEcologyRange (aeronautics)Scale (ratio)PredationTemporal scalesTaigaBorealGeographyBiologyCartographyComputer scienceEngineeringMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between selection at coarse and fine spatiotemporal spatial scales is still poorly understood. Some authors claim that, to accommodate different needs at different scales, individuals should have contrasting selection patterns at different scales of selection, while others claim that coarse scale selection patterns should reflect fine scale selection decisions. Here we examine site selection by 110 woodland caribou equipped with GPS radio‐collars with respect to forage availability and predation risk across a broad gradient in availability of both variables in boreal forests of Northern Ontario. We tested whether caribou selection for forage and avoidance of risk was consistent between coarse (seasonal home range) and fine scales of selection. We found that local selection patterns predicted coarse scale selection patterns, indicating a close relationship between the drivers of selection at both spatial scales.

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)0,000
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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