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Enregistrement W4304136226 · doi:10.1002/wsb.1369

Den supplementation for black bears in coastal British Columbia

2022· article· en· W4304136226 sur OpenAlexaffabout
Helen Davis

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsusPopulation structurePopulationGeographySustainabilityNatural (archaeology)EcologyEnvironmental scienceArchaeologyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract American black bears ( Ursus americanus ) require suitable den sites that provide security and cover to successfully survive the winter denning period. On Vancouver Island, British Columbia, Canada, black bears prefer to use cavities associated with large‐diameter hollow trees or structures derived from trees (i.e., cavities in or under logs, root boles and stumps) as den sites. Extensive harvesting of coastal forests has reduced the availability of natural den structures such that their supply may affect population sustainability. I attempted to develop new methods to address the declining supply of denning opportunities by creating and testing new den structures constructed in trees, stumps and from plastic. Between 2014–2021, I created or deployed and monitored 17 potential den structures in 2 study areas that were believed to have low den supply. I documented up to 51 visits by bears at each structure; every one of the video‐monitored structures was investigated at least 5 times. None of the plastic artificial den structures were used by bears, but an enhanced natural structure was used as a den over 4 consecutive winters. My work indicates that bears will find and investigate all natural or artificial denning structures in their environment, but artificial structures do not appear to be a viable method to mitigate losses of dens caused by forest harvesting.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,905

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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