Gray Wolves in Washington: Possible Habitat and Corridors for Movement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Increasing the Gray Wolf (Canis lupus) population in Washington state plays two important roles. First, they are an important part of many ecosystems as they are a keystone species. This means that they are a top predator and their absence has reverberating effects on the rest of the ecosystem. As seen at Yellowstone State Park in Wyoming, elk populations ran rampant for many years and reached their peak of roughly 25,000 individuals in 1988 (Kauffman et. al. 2008). The issue lies in the grazing that these elk partake in of a vital habitat producer, Aspen saplings. In 1995 thirty one Canadian Gray Wolves were released into Yellowstone in an attempt to reestablish the population and help curb ungulate populations (Larsen 2006). The park acts as a perfect 'laboratory' to monitor the effects wolves have on elk populations and on vegetation recovery levels. Second, Gray Wolves have been on the Washington Endangered Species list since 1967. This is attributed to the mass hunting and elimination of these animals that were largely perceived as nothing more than pests, mostly by owners of livestock. Washington State, as of December 2011, currently has a Gray Wolf population of twenty seven individuals and only three active breeding pairs (WDFW 2011 & Figure 1). The purpose of this study is to see if Washington has viable habitat for them and if so, how the Gray Wolves can move from each of these habitat islands.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».