Habitat selection, movement, and food preferences of Wood Turtles (<i>Glyptemys insculpta</i>) in an agri-forested landscape
Notice bibliographique
Résumé
Wood Turtles (Glyptemys insculpta (Le Conte, 1830)) can use agricultural fields for basking and feeding, but hayfields can be an ecological trap due to mortality associated with agricultural machinery. It is unclear if hayfields are selected habitat or simply occur adjacent to used waterways. We sought to investigate Wood Turtle habitat selection at the third- and fourth-order scales in an agri-forested landscape and quantify food abundance (berries, fungi, and gastropods–worms) among habitat types. To quantify habitat selection by Wood Turtles, we radio-tracked 23 adults from May to November of 2018. We measured habitat features at each turtle location and three random sites within 50 m. At the third order, turtles primarily selected for edge habitat and selected hayfields over forest. At the fourth order, turtles selected for low canopy cover and presence of woody debris. Earthworms (suborder Lumbricina) were abundant within hayfields, and berries and fungi were abundant in forests. Turtles abandoned hayfields at the end of July, likely due to the emergence of food within the forest. Food availability likely influences their habitat use during the season, and hayfields provide a food source that entices Wood Turtles during the prime hay harvest period, which likely increases the risk of machinery-related mortality.
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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 ».