Effect of forest understorey stand density on woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) habitat selection
Notice bibliographique
Résumé
Woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) use older forests that provide abundant terrestrial lichen forage and refuge from predators. However, forest structural characteristics vary widely, differing in forage availability but also, perhaps, in the ability of caribou to move freely to access forage or to escape predation. We conducted a multivariate analysis of habitat in two geographically and biophysically distinct regions to identify the independent effects of various attributes, including forest understorey stand density, defined as standing and downed biomass, on caribou habitat selection. We developed Bayesian network models to predict the probability of habitat selection based on a set of remotely sensed habitat inputs. Caribou in the Bistcho range (northwestern Alberta) selected non-forest/sparsely forested areas, while caribou in the Trout Lake region (northwestern Ontario) selected primarily forested habitats, nevertheless consistent with selection for reduced predation risk in both cases. Caribou also selected forest stands with lower understorey stand density in both regions, consistent with selection for stands that would allow greater ease of movement. The high-resolution satellite data resolved habitat characteristics more consistently and in greater detail than standard forest cover datasets that are most often used for these analyses, and led us to conclude that habitat management may require different treatments in different parts of the species’ range to address what are nevertheless common pathways to decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».