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Enregistrement W7027483017

Cow elk ecology, movements and habitat use in the Duck Mountains of Manitoba

2009· dissertation· en· W7027483017 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésHabitatHome rangeRiparian zoneDeciduousCervus elaphusRange (aeronautics)Wildlife conservation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducted baseline research to determine home range, movements and habitat selection of Manitoban elk (Cervus elaphus manitobensis) in the Duck Mountain (DM) of west-central Manitoba. Cow elk (n =22) were captured by helicopter net-gun and GPS radio-collared in 2005/06. Data was analyzed with ArcView 3.3 for Windows (ESRI). DM elk show selection for deciduous forest and avoidance of roads. Mean 100% MCP home ranges were 127.85 km2 with 95% and 50% adaptive kernel home range sizes of 58.24 km2 and 7.29 km2, respectively. Home range overlap occurs at all times of the year with many elk using farmland. Elk moved the least in late winter. Movements increased in the spring, declined in June with a gradual increase from July to October. Elk had generalized movement in southerly directions. No cow elk dispersed from the study area. Mean estimated calving date was June 3rd and mean estimated breeding date was September 27th. DM elk were found in mature deciduous/mixed-wood forest and shrub/grassland/prairie savannah ecosites but not found within 200 m of a road or water feature more often than expected by random. Elk were found in areas with <10% and >81% crown closure, on middle slopes and variable aspects. Elk displaced from forestry cut-blocks. Only 149 of 79,284 elk locations were within 100 m of a winter cattle operation. Recommendations to mitigate forestry and BTB impacts focus on riparian areas, road management, farming practices and hunting.

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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,950

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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