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Enregistrement W4296451115 · doi:10.1139/cjz-2022-0052

Space use and resource selection of Wood Turtles (<i>Glyptemys insculpta</i>) in the northeastern part of its range

2022· article· en· W4296451115 sur OpenAlexvenueno aff
Sierra R. Latham, Alexej P. K. Sirén, Leonard R. Reitsma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServicePlymouth State University
Mots-clésRange (aeronautics)EcologyHabitatHome rangeBiologyExpansiveCanopyEndangered speciesWildlife conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threats that affect a species often vary within its geographic range. Wood Turtles ( Glyptemys insculpta (Le Conte, 1830), formerly Clemmys insculpta (Le Conte, 1830)) are a species of concern due to widespread decline from anthropogenic threats. We studied two populations of Wood Turtles from June to September 2019 and 2020 to evaluate how landscape features and vegetative structure influenced space and habitat use and to identify potential risks in the remote, northern parts of its range. We hypothesized that space use would vary due to regional, landscape, and sex-specific differences. Turtles at the conifer-dominated site with higher road density had significantly smaller home ranges than the site with expansive and contiguous floodplains (7.25 ± 1.92 ha and 26.28 ± 6.77 ha, respectively). Females moved farther away from rivers than males (136.00 ± 23.68 m and 69.18 ± 34.81 m, respectively) and made the longest single-event movements. However, movements by males were significantly longer (34.65 ± 1.91 m) than females (23.99 ± 1.03 m) and followed rivers. At finer spatial scales, we found that turtles selected activity areas with complex vegetative structure and a more open canopy. Our study indicates that populations in contiguous forest could be critical to the conservation of Wood Turtles and we discuss management recommendations to reduce potential mortality risks in the northern part of its range.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,187
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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