Factors affecting site selection by beavers colonizing streams in the upper Midwest region of the United States
Notice bibliographique
Résumé
Beaver management requires understanding beaver habitat preferences. Despite the American beaver ( Castor canadensis Kuhl, 1820) being relatively common in the upper Midwest region of the United States, there are no beaver habitat relationship models based on this area. We used 1735 colonization events from long-term monitoring data generated by the Chequamegon-Nicolet National Forest in northern Wisconsin, USA, to determine what geomorphological and biological factors were selected by beavers colonizing new sites. We developed and evaluated prediction performance for three colonization models: geomorphology factors only, geomorphology and vegetation factors, and a full colonization model based on geomorphology, vegetation, and availability of dispersing beavers. Overall, the geomorphology–vegetation–colonizer model was the best model, predicting actual colony locations better than the other two models. Spatially, the landscape open to beaver colonization was a mosaic of streams with suitable and unsuitable habitat. These models improve our understanding of how beaver site selection factors in the upper Midwest region differ from factors identified in the literature for the western and eastern United States. This information may be useful for land managers in this region seeking to spatially target resources for restoring northern forest landscapes such as the Chequamegon-Nicolet National Forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».