Fine- and coarse-scale movements and habitat use by Wood Turtles (<i>Glyptemys insculpta</i>) based on probabilistic modeling of radiotelemetry and GPS-telemetry data
Notice bibliographique
Résumé
Understanding animal movement and habitat use is critical for the delineation of habitat requiring protection for species at risk. Defining critical habitat requires studies with observations at a fine enough scale to reflect how animals use and move among habitats and include enough individuals to generalize findings to the population. We present results of a multiyear study on 48 adult Wood Turtles (Glyptemys insculpta (Le Conte, 1830)) from two different populations monitored with low-frequency radiotelemetry and high-frequency GPS telemetry. Results demonstrated the propensity for conventional radiotelemetry to underestimate cumulative distances moved and overestimate the amount of habitat used by Wood Turtles. Together the two data sets demonstrate the propensity for Wood Turtles to remain in close proximity to the river and that some differences in habitat use occur between the sexes; males tended to move parallel to the river, whereas females moved perpendicular to the river. The GPS-telemetry data provided a robust spatiotemporal data set that provided a better understanding of frequently used habitat types and features. Overall, study results suggest that currently delineated areas of protected habitat are likely to be effective in conserving these two populations and provides significantly improved, spatially explicit knowledge that can be used to inform further mitigation efforts if necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».