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Enregistrement W7052409810

Spatial ecology and variables influencing habitat use and fitness proxies of Eastern hog-nosed snakes (Heterodon Platirhinos) within an anthropogenic landscape

2023· dissertation· en· W7052409810 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Natural Resources and ForestryMinistry of Natural Resources
Mots-clésHabitatHome rangeThreatened speciesRange (aeronautics)WildlifePopulationWildlife conservationWildlife management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in environmental conditions and threats from human activities present unique challenges to persistence and management of wildlife populations at range peripheries. For successful recovery and conservation of reptile species at risk (SAR), basic knowledge of their life histories and ecologies must be understood. Such basic information was lacking for a recently reported population of eastern hog-nosed snakes (Heterodon platirhinos) in southwestern Ontario. To successfully meet government-mandated recovery actions for the population of Threatened snakes, I investigated whether hog-nosed snakes’ space use, habitat preferences, and proxies of fitness were impacted by widespread anthropogenic activity in Huron County, Ontario. I estimated movement and home range size (mean ± SD) from locations of hognosed snakes (n = 10) outfitted with radio transmitters from the 2018 to 2020 active seasons, and then calculated using kernel density estimates (KDE) and minimum convex polygons (MCP). I evaluated habitat selection at three scales (i.e., exact, local, and landscape) using resource selection function models and ranked models using Akaike’s Information Criterion corrected for small sample sizes. Proxies of fitness I assessed included quantification of thermal habitat from hourly ground temperatures and snake body condition estimated from residuals of body mass on snout-vent length regressions. I found that when compared to conspecific populations throughout their range, Huron County snakes moved greater distances (49 ± 13 m per day, 127 ± 41 m per move) within larger-sized home ranges (64 ± 30 ha), as well as were heavier and in better body condition compared to conspecific populations near Point Pelee, Ontario. At the coarsest scale, I found that occurrence of snakes in Huron County was positively associated with forest, beach, and old field habitats, while at finer scales, habitat characteristics with structural complexity, cover, and thermal suitability influenced snake occurrence. While proxies of snake fitness did not appear imminently impacted by human activity in Huron County, widespread disturbance did influence how hog-nosed snakes used the landscape: snakes moved greater distances (than those in conspecific populations) to use pockets of natural habitats that were thermally suitable and structurally complex. To ensure effective management of the population stewardship efforts should focus on protection and enhancement of snake habitat and have such actions follow recommendations from this study. My study exemplifies the complex nature of SAR management in Ontario and how understanding space use, habitat selection, and fitness proxies are important to successfully conserving and recovering a snake species at risk.

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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,525

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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