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Enregistrement W2589884390 · doi:10.1139/cjz-2016-0140

Rock crevice morphology and forest contexts drive microhabitat preferences in the Green Salamander (<i>Aneides</i> <i>aeneus</i>)

2017· article· en· W2589884390 sur OpenAlexvenueno aff
Walter H. Smith, Skyla L. Slemp, Conner D. Stanley, Melissa N. Blackburn, John Wayland

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArboreal locomotionEcologyHabitatSalamanderOutcropBiologyContext (archaeology)OccupancyPopulationRange (aeronautics)MicroclimatePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about how vertical rock habitats are selected by organisms in forest ecosystems. Multiple lungless salamanders use rock outcrops in the Appalachian Mountains of eastern North America, with Green Salamanders (Aneides aeneus (Cope and Packard, 1881)) showing the strongest associations as an outcrop specialist. Although previous work has identified environmental correlates of rock face and arboreal habitat use in this species, it remains to be known if and how Green Salamanders select crevice refugia as a function of both outcrop morphology and the context of outcrops within the surrounding forest. We performed an intensive survey of an abundant Green Salamander population on Virginia’s Appalachian Plateau to examine which features of vertical habitats are associated with salamander occupancy. Occupancy was highest in deeper rock crevices closer to surrounding trees, a likely consequence of arboreal behavior and the ability for crevice refugia to modulate the surrounding microclimate. Although uncertainty exists with regards to the generality of these results across the species’ range, our results underscore linkages between embedded rock outcrop habitats and their surrounding forest contexts for amphibians. Our results also provide a model of Green Salamander habitat associations that may be valuable to efforts to elucidate its geographic distribution.

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)0,000
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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