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Enregistrement W2524107412 · doi:10.1139/cjz-2015-0262

Seeking sanctuary: the neonatal calving period among central mountain woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>)

2016· article· en· W2524107412 sur OpenAlexafffundvenueabout
Barry R. Nobert, Scott Milligan, Gordon B. Stenhouse, Laura Finnegan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesfRI Research
Mots-clésWoodland caribouIce calvingEcologyHabitatPopulationUngulateBiologyGeographyFisheryDemographyPregnancyLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) populations have declined throughout their range. With the goal of better understanding habitat selection and fidelity during the neonatal calving period (0–4 weeks), we applied a noninvasive method that estimates calving events and subsequent survival based on changes in movement rates among GPS-collared female caribou. We examined a long-term GPS-collar data set (1998–2014) collected from 81 adult female caribou in two central mountain herds in Alberta and British Columbia, Canada. Although we were unable to validate our results with aerial surveys and pregnancy tests, our estimates of parturition rates, survival rates, calving dates, and habitat selection were consistent with previous studies. We identified 83 calving sites. Female caribou selected calving sites and postparturition habitat on high-elevation ridgetops with gradual slopes and avoided anthropogenic linear features. Female caribou displayed low fidelity to interannual calving ranges with a mean distance of 8.7 km between calving ranges. Fidelity was lower in areas with high seismic-line density. Conservation of high-elevation habitat with limited anthropogenic disturbance is likely to provide the greatest benefit to central mountain caribou during the neonatal calving period, and represents a potential management strategy for population recovery efforts.

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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,525

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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