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Enregistrement W2320518515 · doi:10.1139/z11-118

Generally specialized or especially general? Habitat selection by Snapping Turtles (<i>Chelydra serpentina</i>) in central Ontario

2012· article· en· W2320518515 sur OpenAlexaffvenueabout
James E. Paterson, Brad D. Steinberg, Jacqueline D. Litzgus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChelydraGeneralist and specialist speciesHabitatBiologyEcologyPopulationOverwinteringTurtle (robot)Range (aeronautics)Home rangeFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat selection is the disproportionate use of habitat compared with availability. Many studies have focused on specialists, but few have considered habitat selection in populations that are generalists, which can be composed of generalist individuals or individuals that specialize on different habitats. We tested habitat selection and individual specialization in a northern population of a supposed generalist, the Snapping Turtle ( Chelydra serpentina (L., 1758)), during the active season and winter using telemetry. Habitat selection was tested at two spatial scales by comparing random points to home ranges and turtle locations using Euclidean distances. Turtles selected home ranges from the habitats available in the population range. However, at the population level, all aquatic habitats were equally preferred, and the population behaved as a generalist owing to individuals specialized on different habitats. Over half of the individuals showed evidence of individual specialization on different habitat types. Turtles did not select habitat within home ranges during the active season, but overwintering turtles chose locations that were colder than haphazard stations in the same habitats, likely to reduce metabolic costs and the risk of acidosis. These findings have implications for the management of this species at risk and for understanding the evolution of resource generalization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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