the central Rocky Mountains. Journal of Wildlife Management 63:1094-1108. The
Notice bibliographique
Résumé
authors studied the dispersal of wolves in Glacier National Park, Montana from 1979-1997. Wolves tended to disperse to the north toward areas of greater wolf density and less to the south, towards areas of higher rural human activity. Human-caused mortality was highest near roads. James, A., and S. Smith. 2000. Distribution of caribou and wolves in relation to linear corridors. Journal of Wildlife Management 64:154-159. Investigators used telemetry to examine the distribution of caribou and wolves in northeastern Alberta. Caribou tended to avoid human-made corridors, while wolves occasionally utilized human-made corridors. Wolf predation occurred at higher rates near corridors such as roads. The authors conclude that corridors may cause increased predation. Mech, L. D. 1989. Wolf population survival in an area of high road density. American Midland Naturalist 121:387-389. Mech radiocollared and studied seventy-one wolves in the Superior National Forest, Minnesota from 1969-1986. Mortality in an area with road density of.73 km/km2 was 69 % but there was no human-caused mortality in a bordering roadless area. The author concludes that wolf populations can survive in an area of high road density if roadless sanctuaries are nearby.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».