Fine-scale farming features drive resource selection of a small carnivore of conservation concern
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic factors are accelerating species extinction, with small mammalian carnivores among the most affected. These species play vital ecological roles, yet their conservation needs are often overlooked. Our study focused on the plains spotted skunk ( Spilogale interrupta (Rafinesque, 1820)), a small carnivore that has experienced population declines. We hypothesized that their resource selection was influenced by factors expected to influence prey availability, protection from predators, and human activity. We tracked 14 plains spotted skunks in east-central South Dakota, USA, over 2 years during spring and summer. Using mixed-effects logistic regression, we identified seasonal habitat associations. In spring, plains spotted skunks selected areas near farming structures and human development, avoiding high wetland density and crop cover. In summer, they continued to select areas near farming structures and low human development, but also high wetland density and pasture, while avoiding hay bales and crop cover. Our first analysis of the species’ resource use in the Great Plains indicates that plains spotted skunks select habitats with permanent small-scale agricultural features and varying levels of human development across seasons. Our findings suggest that species’ persistence in the region may depend on conservation strategies that account for seasonal planning, habitat heterogeneity, and key agricultural structures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».