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Enregistrement W4241541081 · doi:10.24124/2014/bpgub969

Influence of prescribed fire on Stone's sheep and Rocky Mountain elk: Forage characteristics and resource separation.

2014· dissertation· en· W4241541081 sur OpenAlexfundno aff
Krista L. Sittler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust Foundation
Mots-clésUngulateTransectForageGrazingHabitatGeographyVegetation (pathology)EcologyOvisWildlifePrescribed burnRangelandEnvironmental scienceForestryPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over 30 years prescribed fire has been used as a management tool to enhance ungulate habitat in northeastern British Columbia (BC), where up to 7,800 ha are burned annually. Yet relatively few studies have quantified the role of fire on both plant and animal response, and whether it enables competition between focal grazing species such as Stone's sheep (Ovis dalli stonei) and elk (Cervus elaphus). Seven prescribed burns (150-1,000 ha) were implemented in the spring of 2010 and 2011 in the Besa-Prophet area of northern BC. I examined the response of Stone's sheep and elk to seasonal changes in forage quantity and quality by elevation in treatment versus control areas. I monitored vegetation and fecal pellet transects at a fine scale and used Landsat imagery, survey flights and GPS telemetry at a landscape scale. By one year after burning, forage digestibility and rates of forage growth were higher on burned than unburned areas. At both scales Stone's sheep and elk always used burns more than control areas in winter. Stone's sheep and elk appeared to partition their use of the landscape through topography and land cover. Increased use of burned areas suggests that prescribed fire enhanced habitat value for grazing ungulates in the short-term. By altering animal distributions, however, the use of prescribed fire has the potential to change complex predator-prey interactions in northern BC. --Leaf ii.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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