Grizzly bears and forestry II. Distribution of grizzly bear foods in clearcuts of
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the occurrence and fruit production of 13 grizzly bear foods in west-central Alberta, Canada, to better understand use of clearcuts by grizzly bears. Comparisons were made between clearcuts and upland forest stands, while specific models describing food or fruit occurrence within clearcuts were developed from canopy, clearcut age, scarification, and terrain-related variables using logistic regression. Ants, Equisetum spp., Hedysarum spp., Taraxacum officinale, Trifolium spp., and Vaccinium myrtilloides occurred with greater frequency in clearcuts, while V. caespitosum, V. membranaceum, and V. vitis-idaea were more likely to occur in upland forests. No differences were evident for Arctostaphylos uva-ursi, Heracleum lanatum, Shepherdia canadensis, and ungulate pellets, an indicator of ungulate abundance. Mechanical scarification negatively impacted the occurrence of A. uva-ursi, Hedysarum spp., and S. canadensis, while weaker effects were apparent for ants and ungulate pellets. In contrast, the occurrence of Taraxacum officinale and Trifolium spp. were greater in scarified clearcuts. Age of clearcut or canopy cover was well correlated with the occurrence of most foods. For some species, however, terrain-derived variables predicted occurrence best. Fit and model classification accuracy using independent data proved good for most species. Patterns of fruit occurrence were related to canopy cover, with little support for other environmental covariates. In total, average fruit production for six fruit-bearing species was estimated at 22.9 kg/ha for clearcuts and 32.3 kg/ha for forests, a non-significant difference and generally less than that reported elsewhere in grizzly bear range. V. caespitosum and V. membranaceum
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».