Influence of habitat attributes on density of Virginia opossums (<i>Didelphis</i><i> virginiana</i>) in agricultural ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
In agriculturally fragmented ecosystems, mesopredators play dominant roles in food webs through scavenging. We examined the influence of habitat attributes associated with carrion on local Virginia opossum (Didelphis virginiana Kerr, 1792) density in an agricultural landscape. We conducted opossum mark–recapture in 25 forest patches from 2005 to 2010, which represented the most extensive sampling of opossums to date. We analyzed mark–recapture data with a closed robust design and evaluated effects of landscape features linked to carrion on opossum density and female opossum density with generalized linear mixed-effects models. We included landscape-level (1481.6 m buffer) and patch-level covariates linked to carrion in addition to other covariates associated with high opossum densities. We developed a set of 19 candidate models and examined model fit with Akaike’s information criterion. The top model for opossum density included the density of adjoining roads, whereas the top model for female density included patch size, although the statistical null was a competing model in both cases. The long-distance dispersal capability and generalist diet of the opossum likely precluded us from detecting a definitive relationship between covariates and opossum density. The scale of effect for opossum density in agriculturally fragmented landscapes is likely larger than the spatial scales examined here.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».