Winter Habitat Use by Wolves, <em>Canis lupus</em>, in Relation to Forest Harvesting in West-central Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Forested landscapes in west-central Alberta are facing increased pressures from forest harvesting and other land-use activities, which may alter the movements and distribution of Wolves and ungulates. Information on habitat use by Wolves in logged forests is scarce, potentially limiting effective land-use planning in the boreal forest. Nine Wolves, from four Wolf packs, were fitted with GPS radiocollars in the Rocky Mountain foothills, near Grande Cache, Alberta (2000-2001). We found Wolves did not use the landscape randomly, but rather exhibited a significant preference for non-forested natural habitats (shrubs, water), relative to their availability. Within forest habitats, Wolves used cutblocks proportionately more than unharvested forest and non-forested anthropogenic habitats (pipelines, clearings); however, selection of forest cutblocks was not statistically significant. We found no evidence that Wolves preferred or avoided forest cutblock edges. Wolf pack territories contained various levels of timber harvesting, but most areas were still in the early stages of harvest. Nevertheless, these areas have been allocated for large-scale harvesting. Understanding the potential responses of Wolves to rapidly changing landscape mosaics poses a significant challenge to researchers and managers, but such information is important to informing future land-management and conservation strategies for boreal forest Wolf-prey systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».