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Enregistrement W4248085125 · doi:10.1139/z99-210

The dynamics of hazel grouse (<i>Bonasa bonasia</i> L.) occurrence in habitat fragments

2000· article· en· W4248085125 sur OpenAlexvenueno aff
Johan Åberg, Jon E. Swenson, Henrik Andrén

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for naturforskningNaturvårdsverket
Mots-clésHabitatGrouseEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate the effects of habitat fragment size and isolation on the dynamics of hazel grouse (Bonasa bonasia L.) occurrence. Habitat fragments surrounded by nonhabitat coniferous forest, in an intensively managed forested landscape, were censused during seven seasons. None of the 33 habitat fragments were occupied in all seven seasons and 7 were never occupied. Turnover occurred in 79% of the habitat fragments. The most common occupation of a habitat fragment was by only one hazel grouse male (84%). Thus, the dynamics of hazel grouse occurrence in the habitat fragments was basically monitored on the scale of individuals. Large and less isolated habitat fragments with a high amount of cover were occupied significantly more often than small, isolated fragments. The effect of size appeared most clearly when analyzing the total number of hazel grouse occupying a habitat fragment. The appearance of hazel grouse in the habitat fragments was best explained by the amount of cover, distance to the nearest suitable habitat, and size of the habitat fragment. The effects of interfragment distance on the occurrence and appearance of hazel grouse implies that the habitat has become functionally disconnected for hazel grouse and suggests that the amount of suitable hazel grouse habitat left in this landscape has fallen below a critical level.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations12
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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