Grizzly bears and forestry I. Selection of clearcuts by grizzly bears in
Notice bibliographique
Résumé
We examined if clearcuts were selected as habitats by grizzly bears (Ursus arctos L.) in west-central Alberta during three seasons: hypophagia, early hyperphagia, and late hyperphagia. Our objectives were to describe seasonal habitat selection of clearcuts using resource selection functions at two scales. At the first scale, we assessed patch or third-order selection by comparing use (radiotelemetry) with study area-wide random locations and a dummy variable identifying whether locations occurred within or outside of clear-cut boundaries. At the second scale, we assessed within-patch or fourth-order selection by comparing locations (use and random) found within clearcuts and environmental covariates of terrain, silviculture, and landscape metrics. Finally, we examined diurnal versus crepuscular/nocturnal use of clearcuts by comparing the two with an expected 50:50 ratio. At the third-order scale, grizzly bears used clearcuts with respect to their availability for hypophagia and late hyperphagia, while selecting clearcuts more than expected during early hyperphagia. Fourth-order habitat selection revealed that landscape metrics, silviculture, and terrain were important predictors of grizzly bear use during hypophagia and late hyperphagia, while terrain appeared to be the most important predictor during early hyperphagia. Overall, grizzly bears avoided clear-cut interiors and preferred clearcuts with higher perimeter-to-edge ratios. Clearcuts were significantly more likely to be used during crepuscular/nocturnal periods. Intermediate-aged (30 years old) clearcuts were selected during hypophagia, whereas recent and old clearcuts were selected during late hyperphagia. Bears tended to avoid clearcuts with Donaren mound preparation, while
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».