YUKON MOOSE: I. SEASONAL RESOURCE SELECTION BY MALES AND FEMALES IN A MULTI-PREDATOR BOREAL ECOSYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Moose (Alces alces) in Yukon experience an extreme range of thermal conditions, highly variable snow depths, natural and anthropogenic disturbances, predation by wolves and grizzly bears, and hunting pressure. Our objective was to identify variables that best explained habitat-selection patterns of moose in south-central Yukon for use in land-use planning and impact assessment. We evaluated selection of land-cover class, elevation, aspect, predation risk, and harvest vulnerability using resource selection functions. We created pooled models for males and females by averaging models for individuals by sex and season. Selection of shrub-dominated land cover highlighted the importance of forage accessibility throughout the year. Selection for elevation, aspect, and cover changed throughout the year, as influenced by climatic conditions. By selecting mixed cover types during calving and summer, female moose presumably balanced needs for both cover and forage. Males minimized harvest vulnerability during rut. Moose, in general, demonstrated highly variable habitat selection; however, consistent individual responses between sexes supported trends identified by pooled selection coefficients, as well as detected trends among males and females. The greatest amount of individual variation occurred during the growing season and the least amount during late winter, suggesting that climatic factors limited the options available to moose at a critical time of the year.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».