Small Mammal Prey Base for American Marten (Martes americana) within the Manistee National Forest of Michigan
Notice bibliographique
Résumé
American martens (Martes americana) are typically found in late-successional forests with closed canopy cover and high structural diversity. Reintroduced populations of martens in the Northern Lower Peninsula of Michigan inhabit areas that are devoid of many of these features, which may impact their prey base. The goal of our study was to evaluate the small mammal prey base available to martens in the Northern Lower Peninsula. To assess prey availability, diversity, and composition, as well as effects of trap type and habitat features on trapping success, we sampled 24 study plots within the Manistee National Forest for small mammals in 2013 (n=24) and 2014 (n=20). Study plots were situated in four habitat types: conifer, deciduous, mixed conifer-deciduous, and mixed oak. Total capture rates were significantly and positively associated with relative deciduous tree cover. Furthermore, this result highlights how managing tracts of land for small mammal prey base may overlap with goals set forth by researchers for marten habitat needs (e.g., resting site preferences). We found large Sherman traps had significantly higher total capture rates than other trap types (medium Sherman and pitfall traps), and we recommend that researchers use a variety of trap types to maximize detectability of small mammal species diversity and richness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».