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Enregistrement W3210711251 · doi:10.1139/cjz-2021-0115

Habitat occupancy by Spruce Grouse (<i>Canachites canadensis</i>) in the south of its range in Quebec, Canada

2021· article· en· W3210711251 sur OpenAlexafffundvenueabout
Clara Casabona i Amat, Pierre Blanchette, André Desrochers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsUniversité Laval
Mots-clésOccupancyGrouseDeciduousHabitatRange (aeronautics)EcologyGeographyForestryTemperate deciduous forestBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying habitat occupancy at the margins of the distributions of species can be helpful in clarifying the requirements of species and planning management measures. Spruce Grouse (Canachites canadensis (Linnaeus, 1758)), a bird species associated with northern short-needle coniferous forests in North America, has its southeastern range limit where coniferous forests are mixed with temperate deciduous forests and agricultural lands. Some isolated populations are found in these habitats. Using a single-season occupancy modelling approach, we investigated habitat use by Spruce Grouse, accounting for imperfect detection, in the lowlands of the St. Lawrence River in southern Quebec, Canada. We conducted call-response surveys of Spruce Grouse over three years at 279 sites (59 sites in 2007, 100 sites in 2008, and 120 sites in 2009). At the site level, the probability of occupancy was 21% (95% confidence interval (CI) = 10.7%–37.9%) and probability of detection was 54% (95% CI = 34.7%–73.0%). Based on the covariates in the models, occurrence increased with higher cover of coniferous trees and low deciduous shrubs, and decreased with higher cover of deciduous trees. Finally, detection probability was highest at the beginning of the survey (50% in late April) and was influenced by year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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