American Marten Respond to Seismic Lines in Northern Canada at Two Spatial Scales
Notice bibliographique
Résumé
Development of hydrocarbon resources across northwest Canada has spurred economic prosperity and generated concerns over impacts to biodiversity. To balance these interests, numerous jurisdictions have adopted management thresholds that allow for limited energy development but minimize undesirable impacts to wildlife. Used for exploration, seismic lines are the most abundant linear feature in the boreal forest and exist at a variety of widths and recovery states. We used American marten (Martes americana) as a model species to measure how line attributes influence species' response to seismic lines, and asked whether responses to individual lines trigger population impacts. Marten response to seismic lines was strongly influenced by line width and recovery state. Compared to forest interiors, marten used open seismic lines ≥ 3 m wide less often, but used open lines ≤ 2 m wide and partially recovered lines ≥ 6 m wide similarly. Marten response to individual line types appeared to trigger population impacts. The probability of occurrence at the home range scale declined with increasing seismic line density, and the inclusion of behavioral response to line density calculations improved model fit. In our top performing model, we excluded seismic lines ≤ 2 m from our calculation of line density, and the probability of occurrence declined > 80% between home ranges with the lowest and highest line densities. Models that excluded seismic lines did not strongly explain occurrence. We show how wildlife-derived metrics can inform regulatory guidelines to increase the likelihood those guidelines meet intended management objectives. With respect to marten, not all seismic lines constitute disturbances, but avoidance of certain line types scales to population impacts. This approach provides the ecological context required to understand cause and effect relationships among socio-economic and ecological conservation goals.
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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 ».