Grizzly bear connectivity mapping in the Canada–United States trans‐border region
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fragmentation is a growing threat to wildlife worldwide and managers need solutions to reverse its impacts on species' populations. Populations of grizzly bears (Ursus arctos), often considered an umbrella and focal species for large mammal conservation, are fragmented by human settlement and major highways in the trans‐border region of southern British Columbia, northern Montana, Idaho, and northeastern Washington. To improve prospects for bear movement among 5 small fragmented grizzly bear subpopulations, we asked 2 inter‐related questions: Are there preferred linkage habitats for grizzly bears across settled valleys with major highways in the fragmented trans‐border region, and if so, could we predict them using a combination of resource selection functions and human settlement patterns? We estimated a resource selection function (RSF) to identify high quality backcountry core habitat and to predict front‐country linkage areas using global positioning system (GPS) telemetry locations representing an average of 12 relocations per day from 27 grizzly bears (13F, 14M). We used RSF models and data on human presence (building density) to inform cost surfaces for connectivity network analyses identifying linkage areas based on least‐cost path, corridor, and circuit theory methods. We identified 60 trans‐border (Canada–USA) linkage areas across all major highways and settlement zones in the Purcell, Selkirk, and Cabinet Mountains encompassing 24% of total highway length. We tested the correspondence of the core and linkage areas predicted from models with grizzly bear use based on bear GPS telemetry locations and movement data. Highway crossings were relatively rare; however, 88% of 122 crossings from 13 of our bears were within predicted linkage areas (mean = 8.3 crossings/bear, SE = 2.8, range 1–31, 3 bears with 1 crossing) indicating bears use linkage habitat that could be predicted with an RSF. Long‐term persistence of small fragmented grizzly bear populations will require management of connectivity with larger populations. Linkage areas identified here could inform such efforts. © 2015 The Wildlife Society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».