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Enregistrement W2500219056

Characteristics of foraging sites and the use of structural elements by the pileated woodpecker (Dryocopus pileatus) on southeastern Vancouver Island, British Columbia, Canada

2006· article· en· W2500219056 sur OpenAlexaffabout
Carol L. Hartwig, Donald S. Eastman, Alton S. Harestad

Notice bibliographique

RevueAnnales Zoologici Fennici · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnagTsugaWoodpeckerForagingBasal areaEcologyCobbleThujaCoarse woody debrisGeographyHabitatBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In four 1450-ha landscapes of differently aged coastal western hemlock (Tsuga heterophylla) forests on Vancouver Island (British Columbia, Canada), sites and elements used by pileated woodpeckers for foraging were examined. Snags and defective trees (decayed or damaged) used for foraging (n = 94) were larger, more decayed, and had less bark remaining than those not used; also, more were in the upper and main canopy strata (n = 587). Pileated woodpeckers foraged on sites (n = 23) where there was greater basal area of snags and defective trees, more coarse woody debris, and more western red cedar (Thuja plicata) than sites that were not used (n = 36). Logs used for foraging (n = 27) were larger, longer and less decayed than unused logs (n = 360). The reduction of remnants of old forests and their structures could have negative consequences for pileated woodpecker, particularly where heavy rainfall or deep snow limit prey availability. Foraging habitat must be provided in managed forests.

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 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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,369

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,162 · 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.

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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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