Winter use of upland conifer alternate strip cuts and clearcuts by moose in the Thunder Bay District / by Charles J. W. Todesco
Notice bibliographique
Résumé
Moose (Alces alces) utilization o? five paired strip cut - \nclearcut areas was studied during the winters of 1983 - 84 and \n1984 - 85. Winter aerial reconnaissance flight data were \nsupplemented by snow condition observations and spring browse and \npellet group data. Greater (P < 0.05) numbers of moose were \nlocated in the clearcuts than the strip cuts in the first winter, \nand approximately equal numbers of moose were observed in both the \nfollowing winter (non significant). Clearcuts had significantly \n(P < 0.05) more track aggregates and area covered by tracks during \nboth winters. Forage production (kg/ha) and browse stem densities \nwere significantly (P < 0.05) higher in the clearcuts. No \nsignificant correlations occurred between browse production or \nbrowse availability and observed utilization levels in the strip \ncuts or clearcuts. In the strip cuts, moose preferred the open \nharvested strips and 94% of all moose observed in the strip cuts \nwere cows with calves or single cows. Moose preferred the 30 m \ninfluence zone edge habitat in the clearcuts, and adult bulls were \nthe most often observed moose in the clearcuts (38% of all moose \nsighted). Wolf tracks were observed in both types of timber \nharvest, ranging freely across the clearcuts and only on road \nsystems or waterways in the strip cuts. Snow conditions in the \nstrip cuts appear to inhibit wolf movements throughout these \nareas; however, they may preclude the use of strip cuts by moose \nin heavy snowfall winters. Alternate strip cuts provide suitable \nwinter habitat for moose, particularly for the reproductive social \ngroups. Clearcuts are not avoided by moose in the winter months, \nalthough seasonal utilization of individual habitats within the \nclearcuts does occur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».