Resource selection by coyotes (<i>Canis latrans</i>) in a longleaf pine (<i>Pinus palustris</i>) ecosystem: effects of anthropogenic fires and landscape features
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed fire is used to restore and maintain fire-dependent forest communities. Because fire affects food and cover resources, fire-mediated resource selection has been documented for many wildlife species. The first step in understanding these interactions is to understand resource selection of the predators in a fire-maintained system. We attached GPS radio collars to 27 coyotes (Canis latrans Say, 1823) and examined resource selection relative to fire-maintained vegetation types, years since fire, anthropogenic features that facilitate prescribed burning, and other landscape features likely to affect coyote resource selection. Coyote home ranges were characterized by more open vegetation types and more recently burned forest (i.e., burned 0–1 year prior) than available on the study area. Within their home ranges, coyotes avoided areas close to densely vegetated drainages and paved roads. Coyote selection of more recently burned forest likely was in response to greater prey density or increased ability to detect prey soon after vegetation cover was reduced by fires; similarly, coyotes likely avoided drainages due to decreased hunting efficiency. Coyote resource selection was linked to prescribed fire, suggesting the interaction between fire and coyotes may influence ecosystem function in fire-dependent forests.
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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 | 0,001 |
| 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 ».