Nonrandom territory occupancy by nesting Gyrfalcons (<i>Falco rusticolus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We know little regarding how specific aspects of habitat influence spatial variation in site occupancy by Arctic wildlife, yet this information is fundamental to effective conservation. To address this information gap, we assessed occupancy of 84 Gyrfalcon (Falco rusticolus Linnaeus, 1758) breeding territories observed annually between 2004 and 2013 in western Alaska. In line with the theory of population regulation by site dependence, we asked whether Gyrfalcons exhibited a nonrandom pattern of site selection and if heterogeneous landscape attributes correlated with observed occupancy patterns. We characterized high- and low-occupancy breeding territories as those occupied more or less often than expected by chance, and we evaluated land cover at 1 and 15 km circles centered around nesting territories to identify habitat variables associated with observed occupancy patterns. We tested 15 competing models to rank hypotheses reflecting prey and habitat variables important to nesting Gyrfalcons. We confirmed a nonrandom pattern of site selection but found only weak evidence that the distribution of prey habitat was responsible for this pattern. We reason that preferential habitat use by nesting Gyrfalcons may be determined by spatial scales other than those we measured or may be driven by landscape-level attributes at time periods other than during the brood rearing period.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».