Fire-mediated patterns of habitat use by male moose (<i>Alces</i> <i>alces</i>) in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Fire severity is an important control over regeneration of deciduous species and can influence the overall quality of habitat for herbivores, such as moose (Alces alces (Linnaeus, 1758)), but the relationships between availability and duration of biomass production and moose habitat use are largely unknown. We evaluate the relative influence of a regenerating burn, paying particular attention to fire severity, on winter forage production and duration, offtake, nutritional quality, and seasonal moose habitat use. We used data from 14 GPS collared male moose in the 20-year-old Hajdukovich Creek Burn (HCB) in interior Alaska, USA, to generate seasonal dynamic Brownian bridge movement models. Within HCB, moose selected for low-severity sites more than high- and moderate-severity sites during the winter. Over the past decade, willow (species of the genus Salix L.) biomass production in low-severity sites has doubled and is likely influencing winter habitat selection patterns. In summer, moose selected for high-severity sites where there is a more abundant understory layer (e.g., stem densities) providing both forage and cover. The initial pulse of biomass production in high-severity sites, as well as the delay in growth and maturation of vegetation in low-severity sites, indicate that differing distributions of wildfire severity can create a dynamic mosaic of habitat patches that may extend the value of burns over time for moose.
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 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 ».