Brown bear den characteristics and selection in eastern Transylvania, Romania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dens are important for species that need to survive and reproduce during harsh winters. Brown bears (Ursus arctos) in Romania, listed by the European Union as a population of concern, use dens for several months each year. To date, few quantitative assessments of denning habitat have been carried out for this population or others in Europe. In 2008–2013 and 2015–2017, we used local knowledge and telemetry data from brown bears fitted with GPS collars to identify 115 winter dens and eight open ground nests used by bears in eastern Transylvania, Romania. We located most dens in mountainous areas (64%) and fewer in foothills (36%). Den entrances in mountainous areas were significantly narrower than entrances in foothills, likely due to the need for reduced thermal loss during more severe winters at higher elevations. We selected seven habitat characteristics (abiotic and biotic) and human-related covariates associated with known locations of dens and open nests to identify potential brown bear denning habitat using maximum entropy modeling. We found that terrain ruggedness was the single most important factor when predicting bear denning habitat. The habitat map derived from this study can be used in the future to safeguard bear denning areas from potential human disturbances.
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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) | 0,000 | 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 ».