Positive effects of roads on small mammals: a test of the predation release hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Some authors have hypothesized that observed increases in small mammal populations with increasing road density (after controlling for habitat effects) are due to predation release. Predation could be reduced in areas with high road density because of negative effects of roads on predator numbers and/or hunting activity. However, there are no studies testing the relationship between road density and predation rate on small mammals. Based on the predation release hypothesis, we predicted that white‐footed mouse ( Peromyscus leucopus ) individuals placed in sites with higher surrounding paved road density and/or closer to a paved road would experience fewer predation attempts than P. leucopus individuals placed in sites with lower surrounding paved road density and/or farther from a paved road. We recorded predation attempts on P. leucopus placed in wire mesh enclosures, using motion‐triggered cameras, at 28 sites ranging widely in surrounding road density. There was no overall decline in predation attempts with increasing paved road density, or increase in predation attempts with increasing distance to the nearest paved roads. However, we cannot rule out the predation release hypothesis for larger mammalian predators, as they were not well sampled in our study. For predatory birds, we found weak evidence in support of the predation release hypothesis, but this conclusion is very tentative, as we only recorded three predation attempts by birds. We suggest that the predation release hypothesis for positive road effects on small mammals merits further investigation, using methods tailored to the particular predators most likely to impact small mammal populations.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».