Modelling wildlife–human relationships for social species with mixed‐effects resource selection models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Resource selection functions (RSF) have contributed to the conservation of species negatively affected by human activities. Despite these applications, two assumptions frequent many studies: the assumption of independence among groups in social species, and that selection is proportional to resource availability. This latter case is known as a functional response in resource selection, and may be especially important in human–wildlife relationships where there is a fitness cost of proximity to humans. Recent advances in generalized linear mixed models offer new ways to account for resource selection in social species and functional responses by accommodating correlations within hierarchical groups with random intercepts, and functional responses with random coefficients. We illustrate the application of mixed‐effects RSF models using a case study of resource selection by individual wolves Canis lupus living in packs as a function of human activity. In areas of low human activity, wolf resource selection was independent of proximity to humans. As human activity increased, wolves displayed a functional response selecting areas closer to human activity. With increasing human activity, however, wolves displayed spatio‐temporal avoidance of human activity during daylight. This could lead to behaviourally induced trophic cascades mediated by wolf avoidance of human activity, and fits within the framework of attractive sink habitats. Accounting for the hierarchical social structure of wolves clearly showed that the response of wolves to human disturbance was strongly correlated, but different, within packs, and that the correlation was strongest during winter and weakest during summer. Syntheses and applications . Failure to consider the social structure of wolves and the functional response to human activity would result in mistaken conclusions about wolf–human relationships. Our approach provides a unifying framework to understand the contradictory results of previous studies of wolf–human relationships and a template for future studies to evaluate effects of increasing human activity on wildlife.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».