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Enregistrement W2333607142 · doi:10.1139/z2012-065

Scale-dependent drivers of ungulate patch use along a temporal and spatial gradient of snow depth

2012· article· en· W2333607142 sur OpenAlexvenueno aff
Jill C. Witt, Christopher R. Webster, Robert E. Froese, Thomas D. Drummer, John A. Vucetich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdocoileusUngulateEcologyAbiotic componentGeneralist and specialist speciesHabitatBiologySnowSpatial ecologyEnvironmental gradientSpatial heterogeneityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic changes in landscape composition or configuration have the potential to increase the abundance of generalist species, often resulting in cascading effects on other trophic levels and ecosystem function. The selection or utilization of individual patches of habitat, however, may vary in both time and space, as a result of patch and landscape attributes as well as dynamic abiotic factors (i.e., snowfall). We hypothesized that the use of high-quality habitat would be most strongly influenced by snow at local scales and by composition and the configuration of the landscape at greater spatial scales. To test this, we examined white-tailed deer ( Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) selection of eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carrière) patches as winter habitat over a 3-year period. Patch-level attributes were poor predictors of patch use in areas with strong gradients in abiotic factors relevant to the energetics of movement or forage acquisition. Additionally, heterogeneity in the greater landscape (3000 m radius buffer) served to increase use, while homogeneity appeared to decrease use. Our results suggest that interactions between deer migratory behavior, interannual variation in winter severity, and landscape context might provide spatial and temporal refugia for hemlock regeneration; a better understanding of which could aide conservation and restoration.

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)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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