Determining the influence of snow and temperature on the movement rates of wood bison (<i>Bison bison athabascae</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Snow is understood to limit wildlife movements, often being the most important determinant of winter movement for animals in the boreal forest. However, the combined effect of snow and temperature on the movement ecology of animals at high latitudes is less understood. Here, we used GPS-collar data from a small population of wood bison (Bison bison athabascae Rhoads, 1898) in northeastern Alberta, Canada, to develop a series of generalized additive mixed models characterizing the effect of cumulative snow depth, daily change in snow depth, and temperature on movement rates. Our most supported model included cumulative snow depth, temperature, and day of winter. Bison movements decreased in the first 75 days of winter during snow accumulation and dramatically increased in the final 14 days of winter during snow melt. Cumulative snow depth, not daily change in snow depth, reduced wood bison movement rates, and movement rates increased more rapidly in warmer temperatures than in temperatures below −6.4 °C. By quantifying both the direction and the magnitude of snow and temperature’s effects on bison movement, our study fills critical knowledge gaps relating to the winter movement ecology of wood bison and contributes to a growing body of knowledge informing their conservation in the Anthropocene.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».