Movement Responses of Caribou to Human-Induced Habitat Edges Lead to Their Aggregation near Anthropogenic Features
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of disturbance effects on wildlife and resulting mitigation efforts are founded on edge-effect theory. According to the classical view, the abundance of animals affected by human disturbance should increase monotonically with distance from disturbed areas to reach a maximum at remote locations. Here we show that distance-dependent movement taxis can skew abundance distributions toward disturbed areas. We develop an advection-diffusion model based on basic movement behavior commonly observed in animal populations and parameterize the model from observations on radio-collared caribou in a boreal ecosystem. The model predicts maximum abundance at 3.7 km from cutovers and roads. Consistently, aerial surveys conducted over 161,920 km2 showed that the relative probability of caribou occurrence displays nonmonotonic changes with the distance to anthropogenic features, with a peak occurring at 4.5 km away from these features. This aggregation near disturbed areas thus provides the predators of this top-down-controlled, threatened herbivore species with specific locations to concentrate their search. The edge-effect theory developed here thus predicts that human activities should alter animal distribution and food web properties differently than anticipated from the current paradigm. Consideration of such nonmonotonic response to habitat edges may become essential to successful wildlife conservation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».