Not all ponds are created equal: long-term beaver (<i>Castor canadensis</i>) lodge occupancy in a heterogeneous landscape
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».