Core Areas of Habitat Use: The influence of spatial scale of analysis on interpreting summer habitat selection by moose (Alces alces
Notice bibliographique
Résumé
ii I investigated summer habitat selection patterns within the home ranges of 60 GPS-collared adult female moose (Alces alces) in northwestern Ontario. I developed a model that identified the ‘summer ’ period for moose and I suggest and test a new approach for objectively delineating areas of intense use, or ‘core ’ areas. Once summer and core areas were established, I tested two competing hypotheses to identify differences in habitat selected between the core areas and home range peripheries; (1) core areas represent superior spatial configurations of habitats when compared to home range peripheries; and (2) core areas are selected to contain a subset of ‘preferred ’ forage species with higher individual densities or a higher total density of all forage species than home range peripheries. The study was conducted in 2 landscapes characterized by different disturbance patterns created by different timber harvesting systems: modified “guidelines” cut (MGC); and progressive, contiguous clear cut (PCC). Moose move more and faster during the summer than the winter to exploit available forage. I defined moose ‘summer ’ as the period during the calendar year when an animal maintains a rate of movement greater than the annual mean. Using a sub-sample (n=32) of animals collared in 2000, I determined 1 May 2000 as the median date for the ‘winter-summer’ transition (range: 2 April-24 May) and the median transition from ‘summer-winter ’ was 25
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».