Moose (<i>Alces americanus</i>) habitat suitability in temperate deciduous forests based on Algonquin traditional knowledge and on a habitat suitability index
Notice bibliographique
Résumé
Traditional ecological knowledge (TEK) garners increasing attention in science-based wildlife management. We used the TEK of 16 First Nation hunters from the Eagle Village Algonquin community (Quebec, Canada) to evaluate moose (Alces americanus) habitat suitability in temperate deciduous forests, compared with a habitat suitability index (HSI) model. We found moderate to strong agreement between TEK and the HSI using Cohen’s kappa (κ = 0.46–0.63). According to the Algonquin hunters, wetlands and lakes are frequented by moose to feed and to avoid temperature stress during warm summer days, something not taken into account by the HSI. Algonquin hunters also mentioned that unproductive areas are actively frequented by moose in the summer and during the rutting period, although they have a low weight in the HSI calculation. Also according to Algonquin hunters, mature coniferous stands and large-size regenerating areas are rarely used by moose. While the moose HSI model was developed in boreal mixed and coniferous forests, we have shown that it could also be used in temperate deciduous forests. It could be improved, however, to better correspond to TEK, notably by including wetlands and lakes, increasing the weight of unproductive stands and reducing weights of mature coniferous and regenerating stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».