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Enregistrement W3010100483 · doi:10.1139/cjz-2019-0066

Not all ponds are created equal: long-term beaver (<i>Castor canadensis</i>) lodge occupancy in a heterogeneous landscape

2020· article· en· W3010100483 sur OpenAlexaffvenue
Glynnis A. Hood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyHabitatEcologyBeaverSpatial ecologyBiologySpatial variabilityCastor canadensisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling habitat selection often represents single spatial scales and short time periods. However, for species that dramatically modify environments upon initial colonization, non-linear interactions change original habitat to one where habitat selection is confounded by subsequent modifications by the organism itself. The ability of beavers (Castor canadensis Kuhl, 1820) to dramatically alter habitat components over time makes them a model species for examining habitat selection spatially and temporally. This study identified habitat features selected by a relatively long-lived, colonial species, and how selection influenced site occupancy over varying spatial scales. Remote sensing and field data provided spatial and temporal coverage of four measures of occupancy. Models of occupancy over an 11-year period, combined with environmental variables, identified features influencing occupancy, abandonment, and recolonization at 30, 50, and 100 m scales. Unlike many studies, % deciduous was a poor predictor of occupancy. Instead, pond area, % grassland, distance to a pond that was active at least once, and standard deviation (SD) of slope were important variables. SD of slope was the only variable not influenced by beavers. Examining species–habitat relationships over broader spatial and temporal scales, particularly for ecosystem engineers, enhances understanding of non-linear effects and how they influence perceptions of habitat selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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