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Enregistrement W4396768977 · doi:10.1093/forestry/cpae019

Using winter diet composition and forage plant availability to determine browse selection and importance for moose (<i>Alces alces</i>) in a landscape modified by industrial forestry

2024· article· en· W4396768977 sur OpenAlexaffabout
Kai Breithaupt, Roy V. Rea, Michael P. Gillingham, Daniel A. Aitken, Dexter P. Hodder

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensCollege of New CaledoniaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageSelection (genetic algorithm)ForestryComposition (language)AgroforestryGeographyAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Between 2000 and 2015, moose (Alces alces L.) populations within some areas of north-central British Columbia, Canada declined by 70%. Such declines are occurring in other regions within the range of moose. One cause for mortalities of cow and calf moose in British Columbia was apparent starvation, implying a potential connection to food supply. To investigate possible connections between moose declines and industrial forestry, we examined moose winter diets relative to browse availability in six Biogeoclimatic Ecosystem Classification subzones within north-central British Columbia. In the spring of 2017, we collected moose winter pellets. To assess diet, pellets were analyzed using microhistology, a common technique for quantifying the diets of ungulates. In the summer of 2018, we used a modified point-intercept method to survey browse plant availability at pellet collection sites. We related diet composition to plant availability through indices of selection (use of a forage species relative to availability) and values of importance (the proportion of a species in the diet as a function of its occurrence in the environment) of various browse items to moose. Twenty-eight species of potential browse plants were identified in our browse availability surveys. Only 12 of these plants were found in moose pellets, with four plants [subalpine fir (Abies lasiocarpa Hooker), willow (Salix spp. Linnaeus), paper birch (Betula papyrifera Marshall), and trembling aspen (Populus tremuloides Michaux)] comprising the majority (93.3%) of the diet. We used mixed-model analyses to examine differences between these top four winter diet items, in relation to: (i) diet composition; (ii) plant availability; (iii) selection by moose; and (iv) importance to moose. Subalpine fir (mean: 45.7%) was a significantly larger diet component in pellets than aspen (5.7%) and willow (19.5%), but there was no significant difference in the proportions of subalpine fir and birch (22.4%). Birch and willow were found in significantly higher proportions than aspen, but proportions of birch and willow in pellets did not differ. The availability of the top four diet items was not significantly different between species. Subalpine fir, aspen, birch, and willow were the most selected diet items, but selection was not significantly different between them. The importance values of subalpine fir, birch, and willow were not significantly different from one another, but all three were significantly greater than the importance value for aspen. Diet composition, availability, selection, and importance did not vary between subzones surveyed. The high selection for and importance of subalpine fir, birch, willow, and aspen by moose in winter demonstrate the need to ensure these browse species are maintained on moose ranges, especially where moose populations are declining. Where industrial forestry impacts the abundance and species composition of winter browses for moose, we encourage forest planners and managers to examine browse availability in relation to moose diet, so that the browse plants important to and selected for by moose can be integrated into forest management objectives.

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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,450

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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