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Enregistrement W7067286731

Local and regional scale habitat selection by wood turtles (Glyptemys Insculpta) in Ontario

2006· dissertation· en· W7067286731 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatRiparian zoneTurtle (robot)ForagingScale (ratio)Selection (genetic algorithm)Logistic regressionGeneralized additive modelRegression analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the distribution of Wood Turtle populations at the regional scale and habitat selection by individuals at the local scale. The studies at both scales were guided by 'a priori' knowledge of the importance of thermoregulation, nesting, hibernation and foraging to Wood Turtles. At the regional scale, data were collected from eight stream reaches inhabited by Wood Turtles and 52 non-inhabited reaches. Models were fitted to the data using logistic regression and evaluated for fit, significance of parameter estimates, and predictive success. Results indicated that Wood Turtles are "stream specialists", occurring along stream reaches with available nesting sites, hibernacula, and diverse riparian habitats. At the local-scale, 260 radio-telemetry locations were obtained from 20 Wood Turtles, pre- and post-nesting; habitat characteristics were measured at these locations, and at 260 random locations, each associated with a turtle location. Models were fitted to the data using conditional logistic regression and evaluated for fit, significance of parameter estimates, and predictive success. Results indicated that Wood Turtles are "habitat specialists" pre- and post-nesting, selecting terrestrial habitats close to the water, with cover types favourable for thermoregulation, and characterised by fine substrates.

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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,511

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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