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Enregistrement W1970457027 · doi:10.1371/journal.pone.0091417

Consequences of a Refuge for the Predator-Prey Dynamics of a Wolf-Elk System in Banff National Park, Alberta, Canada

2014· article· en· W1970457027 sur OpenAlexfundaboutno aff
Joshua F. Goldberg, Mark Hebblewhite, John Bardsley

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesParks CanadaUniversity of MontanaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPredationPopulationEcologyPredatorBiological dispersalGeographyVulpesWildlife refugeBiologyWildlifeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refugia can affect predator-prey dynamics via movements between refuge and non-refuge areas. We examine the influence of a refuge on population dynamics in a large mammal predator-prey system. Wolves (Canis lupus) have recolonized much of their former range in North America, and as a result, ungulate prey have exploited refugia to reduce predation risk with unknown impacts on wolf-prey dynamics. We examined the influence of a refuge on elk (Cervus elaphus) and wolf population dynamics in Banff National Park. Elk occupy the Banff townsite with little predation, whereas elk in the adjoining Bow Valley experience higher wolf predation. The Banff refuge may influence Bow Valley predator-prey dynamics through source-sink movements. To test this hypothesis, we used 26 years of wolf and elk population counts and the Delayed Rejection Adaptive Metropolis Markov chain Monte Carlo method to fit five predator-prey models: 1) with no source-sink movements, 2) with elk density-dependent dispersal from the refuge to the non-refuge, 3) with elk predation risk avoidance movements from the non-refuge to the refuge, 4) with differential movement rates between refuge and non-refuge, and 5) with short-term, source-sink wolf movements. Model 1 provided the best fit of the data, as measured by Akaike Information Criterion (AIC). In the top model, Banff and Bow Valley elk had median growth rates of 0.08 and 0.03 (95% credibility intervals [CIs]: 0.027-0.186 and 0.001-0.143), respectively, Banff had a median carrying capacity of 630 elk (95% CI: 471.9-2676.9), Bow Valley elk had a median wolf encounter rate of 0.02 (95% CI: 0.013-0.030), and wolves had a median death rate of 0.23 (95% CI: 0.146-0.335) and a median conversion efficiency of 0.07 (95% CI: 0.031-0.124). We found little evidence for potential source-sink movements influencing the predator-prey dynamics of this system. This result suggests that the refuge was isolated from the non-refuge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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