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Enregistrement W4220729614 · doi:10.1139/cjz-2021-0116

Summer habitat use and movements of invasive wild pigs (<i>Sus scrofa</i>) in Canadian agro-ecosystems

2022· article· en· W4220729614 sur OpenAlexafffundvenueabout
Corey J. Kramer, Melanie R. Boudreau, Ryan S. Miller, Ryan Powers, Kurt C. VerCauteren, Ryan K. Brook

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésHabitatBiologyForagingDiel vertical migrationEcologyForageWetlandEcosystemPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource selection informs understanding of a species’ ecology and is especially pertinent for invasive species. Since introduced to Canada, wild pigs ( Sus scrofa Linnaeus, 1978) remain understudied despite recognized negative impacts on native and agricultural systems globally. Elsewhere in North America, pigs typically use forests and forage in agricultural crops. We hypothesized Canadian wild pigs would behave similarly, and using GPS locations from 15 individuals, we examined diel and seasonal resource selection and movement in the Canadian prairie region. Forests were predominately selected during the day, while corn ( Zea mays L.), oilseeds, and wheat ( Triticum aestivum L.) were predominately selected at night. Forests and corn were consistently selected throughout the growing season. Wetlands and forests showed greater use rates than other habitats, with evident trade-offs as crop use increased with the timing of maturation. Activity was consistent with foraging in growing crops. Results indicate diel patterns were likely a function of short-term needs to avoid daytime anthropogenic risk, while seasonal patterns demonstrate how habitats that fill multiple functional roles — food, cover, and thermoregulation — can be optimized. Understanding selection by invasive species is an important step in understanding their potential environmental impacts in novel environments and informs their management.

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)0,000
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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