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Enregistrement W2788528328 · doi:10.1139/cjz-2017-0048

Fragmentation alters home range and movements of the Dunes Sagebrush Lizard (<i>Sceloporus</i> <i>arenicolus</i>)

2018· article· en· W2788528328 sur OpenAlexvenueno aff
Megan E. Young, Wade A. Ryberg, Lee A. Fitzgerald, Toby J. Hibbitts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Parks and Wildlife Department
Mots-clésHabitatHabitat fragmentationFragmentation (computing)EcologyLandformHabitat destructionHome rangeBiologyRange (aeronautics)BiodiversitySand dune stabilizationWildlife corridorGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat fragmentation is a major driver of biodiversity loss and among reptiles has been attributed as a cause of species decline. The negative effect of habitat fragmentation has also been shown to be worse for species that are habitat specialists. The Dunes Sagebrush Lizard (Sceloporus arenicolus Degenhardt and Jones, 1972) is a species that specializes on the shinnery oak (Quercus havardii Rydb.) sand-dune landform of the Mescalero–Monahans Sandhills ecosystem in western Texas and eastern New Mexico, USA. This landform has been fragmented by roads and well pads used for the extraction of oil and gas resources. The effects of fragmentation on the home range and movements of this species can lead to the effective isolation of populations and increased risk of localized extirpations. We showed that home-range size was larger in an unfragmented area and that the mean distance of movements was greater. We also observed that roads in the fragmented areas restricted movements of S. arenicolus. We concluded that roads can be barriers to movements even though only narrow strips of habitat are altered.

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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,038

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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