Use of Whitebark Pine (<i>Pinus albicaulis</i>) seeds by GPS-collared Grizzly Bears (<i>Ursus arctos</i>) in Banff National Park, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Seeds of Whitebark Pine (Pinus albicaulis) are a major food for Grizzly Bears (Ursus arctos) in the Yellowstone ecosystem. In Canada, Grizzly Bears are known to eat Whitebark Pine seeds, but little additional information, such as the extent of such use and habitat characteristics of feeding sites, is available. Because Grizzly Bears almost always obtain Whitebark Pine seeds by excavating cones from persistent caching sites (middens) made by Red Squirrels (Tamiasciurus hudsonicus), it is possible to infer Whitebark Pine feeding when bears are located near excavated middens in Whitebark Pine stands. During 2013–2018, I conducted a retrospective study in Banff National Park using data from 23 Grizzly Bears equipped by Parks Canada staff with global positioning system (GPS) collars. My objectives were to use GPS fixes to determine the percentage of these bears that had been located in close proximity to excavated middens containing Whitebark Pine seeds and to describe the habitat at these excavated middens. I linked 15 bears (65%) to excavated middens and, by inference, consumption of Whitebark Pine seeds. Excavated middens occurred on high-elevation (mean 2103 ± 101 [SD] m), steep (mean 26° ± 8°) slopes facing mostly (96%) north through west (0–270°). Use of Whitebark Pine seeds by at least 65% of the 23 studied Grizzly Bears suggests that conservation of Whitebark Pine in Banff National Park would concomitantly benefit the at-risk population of Grizzly Bears.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».