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Enregistrement W6892122235 · doi:10.5066/f72v2f2w

Potential movement paths for male grizzly bear (Ursus arctos) dispersal between the Northern Continental Divide and Greater Yellowstone Ecosystems, 2000-2015

2017· dataset· en· W6892122235 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2017
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrizzly BearsBiological dispersalHome rangePopulationRange (aeronautics)Movement (music)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For several decades, grizzly bear (Ursus arctos) populations in the Greater Yellowstone Ecosystem (GYE) and the Northern Continental Divide Ecosystem (NCDE) have increased in numbers and range extent. Whereas the NCDE population is contiguous with grizzly bear populations in the Canadian Rocky Mountains, genetic evidence suggests the GYE population remains isolated. Recent analyses indicate the effective population size of GYE grizzly bears has increased and is approaching levels needed for long-term viability. With only ~110 km distance separating current estimates of occupied range for these populations, the potential for immigration into the GYE from an NCDE migrant, or vice versa, is likely greater now than it has been for many decades. Therefore, we sought to delineate potential movement paths providing connectivity for male-mediated gene flow between the two populations. Using GPS locations for 124 male grizzly bears monitored during 199 bear-years, and covariates describing ecological, physical, and anthropogenic features of the landscape, we first developed step-selection functions to generate conductance layers of bear movements for each ecosystem. We then used randomized shortest path (RSP) algorithms to estimate the average number of net passages for all grid cells in the study region, when moving from an origin to a destination node. Given the conductance layer, movement paths follow certain grid cell sequences more than others and resulting RSP values thus provide a measure of movement potential. Repeating this process for 100 pairs of random origin and destination nodes, we identified movement paths for 3 levels of random deviation (Θ) from the least-cost path. We observed broad-scale concordance between model predictions for paths originating in the NCDE and those originating in the GYE for all 3 levels of movement exploration. Our model predictions indicate that grizzly bear movement between the ecosystems could involve a variety of routes, and verified observations of grizzly bears outside occupied range support this finding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2017
Routes d'admission1
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