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Enregistrement W6886031656 · doi:10.14288/1.0441418

Survival and movements of mule deer (Odocoileus hemionus) in southern British Columbia

2024· article· en· W6886031656 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatWildlifeBiodiversityEcosystemResource (disambiguation)Disturbance (geology)Habitat destruction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human induced landscape change has had a profound and lasting impact on the earth, leading to habitat destruction and biodiversity loss. Understanding and reversing the consequences of anthropogenic landscape change is a priority for wildlife managers. An important step in preserving biodiversity is protecting high quality habitat, which is often inferred through resource selection functions (RSFs) and does not include an explicit link between habitat and fitness, potentially leading to incorrect conclusions about what constitutes high-quality habitat for a species. ​In this dissertation, I evaluated the effects of landscape change on mule deer (Odocoileus hemionus) migration and survival in south-central British Columbia, Canada, and estimated whether RSFs correlated with survival and therefore inferred habitat quality. Specifically, I studied deer spring migration in a forested ecosystem disturbed by timber harvesting, identified how exposure to landscape disturbances affected deer survival, and integrated resource selection functions and survival models to quantify habitat quality across seasons and deer ages. To meet these objectives, I placed global positioning system collars on 201 adult female mule deer, 270 fawns, and 134 neonates from 2018 – 2022. ​I found that during spring migration, deer did not time their movements to match the pace of forage green-up, likely because green-up did not occur in a way that was conducive for deer to track. Potentially, timber harvesting has created a mosaic of early and late green-up patches, affecting the order and timing of green-up. Additionally, I found mortality risk increased in the winter when deer used areas with higher road densities and deeper snow. I also found deer that used recent burns and cutblocks had a reduced mortality risk in the summer compared to those that used these disturbances less often. ​Finally, I found that for neonates, fawns, and adults in the summer, selection positively correlated with survival, and RSFs accurately inferred habitat quality. However, for adults in the winter, I observed no relationship between predicted probabilities of use and survival. The common assumption that selection correlates with survival was not met for all deer, highlighting the importance of incorporating survival or fitness-based metrics into models that measure habitat quality.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,067

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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