The influence of landscape matrix on isolated patch use by wide‐ranging animals: conservation lessons for woodland caribou
Notice bibliographique
Résumé
For conservation purposes, it is important to design studies that explicitly quantify responses of focal species to different land management scenarios. Here, we propose an approach that combines the influence of landscape matrices with the intrinsic attributes of remaining habitat patches on the space use behavior of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou), a threatened subspecies of Rangifer. We sought to link characteristics of forest remnants and their surrounding environment to caribou use (i.e., occurrence and intensity). We tracked 51 females using GPS telemetry north of the Saguenay River (Québec, Canada) between 2004 and 2010 and documented their use of mature forest remnants ranging between 30 and ∼170 000 ha in a highly managed landscape. Habitat proportion and anthropogenic feature density within incremental buffer zones (from 100 to 7500 m), together with intrinsic residual forest patch characteristics, were linked to caribou GPS location occurrence and density to establish the range of influence of the surrounding matrix. We found that patch size and composition influence caribou occurrence and intensity of use within a patch. Patch size had to reach approximately 270 km(2) to attain 75% probability of use by caribou. We found that small patches (<100 km(2)) induced concentration of caribou activities that were shown to make them more vulnerable to predation and to act as ecological traps. Woodland caribou clearly need large residual forest patches, embedded in a relatively undisturbed matrix, to achieve low densities as an antipredator strategy. Our patch-based methodological approach, using GPS telemetry data, offers a new perspective of space use behavior of wide-ranging species inhabiting fragmented landscapes and allows us to highlight the impacts of large scale management. Furthermore, our study provides insights that might have important implications for effective caribou conservation and forest management.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».