Spatiotemporal variation in the distribution of potential predators of a resource pulse: Black bears and caribou calves in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding spatiotemporal variability in prey accessibility is important for disentangling predator‐prey interactions and is relevant to management interventions to reduce predation. Recently, caribou (Rangifer tarandus) in Newfoundland declined by 66%, with calf predation by black bears (Ursus americanus) implicated as a major proximate mechanism of the decline. Most predation occurs when calves are aggregated on calving grounds. We used telemetry data from 271 caribou and 45 black bears in 2 caribou herd ranges to examine spatial variability in calf accessibility, identify the distribution of potentially predatory bears, and assess the aggregative response of bears to the calf resource. We predicted whether a bear was a visitor to a calving ground during the calving season (a potentially predatory bear) based upon its sex, the herd range it occupied, its distance to the calving grounds, and the season. The distribution of potentially predatory bears and their degree of segregation from non‐predatory bears varied seasonally. The probability of a bear visiting the calving grounds during calving decreased with increasing distance from the calving grounds, and was greater for males than for females in all seasons at distances beyond 2.4 km from the calving grounds. Residency time of bears increased in the calving grounds of 1 herd during calving, suggesting an aggregative response to neonates in that area. For both herds, the estimated distribution of potentially predatory bears was much larger than the calving grounds, illustrating that the relevant scale of predator‐prey interactions may extend far beyond the area where lethal encounters occur. Our work highlights the value of examining spatiotemporal dynamics of predator movements prior to implementing ecosystem manipulations designed to reduce predation and provides a modeling framework that can be used to guide management interventions in systems with aggregated prey. © 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».