Using noninvasive genetic sampling methods to estimate demographic and genetic parameters for large carnivore populations in the Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Healthy carnivore populations are important to maintaining ecosystem balance, but many species are declining globally at disturbing rates due to anthropogenic causes. To effectively manage and conserve carnivores, wildlife managers must be able to obtain reliable estimates of population parameters. Noninvasive genetic sampling (NGS) methods such as hair or scat collection offer new and exciting alternatives to traditional carnivore research methods involving capture, drugging, and handling of animals; however, the potential of NGS methods to answer applied ecological questions has not been fully realized. The main objective of my doctoral research was to develop and apply NGS methods to estimate demographic and genetic parameters for large carnivore populations in the Rocky Mountains. First, I evaluated two NGS methods, hair snares and snow tracking, for cougars (Puma concolor) in Yellowstone National Park. I developed a method to collect hair while following cougar tracks in snow to bed sites and natural hair snags (e.g. thorn bushes, branch tips) from which I demonstrated that samples collected using NGS can provide reliable information on cougar population abundance. Next, I compared the ability of two NGS methods, hair traps and bear rub surveys, to estimate population abundance and trend of grizzly (Ursus arctos) and black bears (U. americanus) in Banff National Park. I found that bear rubs performed better than hair traps for estimating grizzly bear abundance and population growth rates, whereas hair traps worked better than bear rubs for black bears. I then used NGS to examine demographic and genetic connectivity at wildlife crossing structures along the Trans-Canada Highway that bisects Banff National Park. I compared genetic data collected from the bear populations surrounding the highway to data collected at the crossing structures using a novel hair sampling system. This comparison allowed me to show that wildlife crossing structures provided demographic connectivity for bear populations and maintained sufficient gene flow across the highway to prevent genetic isolation. In short, I have demonstrated the power of using an array of NGS methods, alone or in combination, to estimate abundance, gene flow, genetic structure, migration, and population growth rates for large carnivores in the Rocky Mountains.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».