Anthropogenic effects on activity patterns of wildlife at crossing structures
Notice bibliographique
Résumé
Despite the popular perception of protected areas as vestiges of remnant wilderness, the behavior and activity patterns of wildlife in these areas are still subject to many forms of anthropogenic disturbances, such as roads, recreation and resource extraction. In Banff National Park, Alberta, efforts to mitigate the effects of roads on wildlife using wildlife crossing structures (WC) have been successful for a number of large mammal species, when measured as a reduction in mortality from vehicle collisions or the restoration of population connectivity; however, a comprehensive view of mitigation success should also account for the restoration of animal behavior and activity patterns. We evaluated the general hypothesis that existing WC have mitigated the effects of anthropogenic disturbance on wildlife activity, and predicted that the activity patterns of wildlife at WC should be similar to those in areas characterized by little or no human disturbance. We collected data from a long‐term monitoring program of activity patterns, in an assemblage of large mammal species, using a network of camera traps throughout Banff National Park. We quantified the inter‐ and intra‐specific overlap of diel activity patterns at 39 engineered wildlife crossings, varying in design (e.g., over and underpasses) and age. We compared activity at WC to baseline conditions at 126 backcountry sites (BC). In general, activity patterns at WC were found to closely match those at BC. Of the eight species we examined, only elk and coyotes showed significantly different peaks in activity. Activity between WC depended on the time of day, the amount of human use and age of the crossing structure; however, the impact of these factors varied among carnivores and ungulates. Our work demonstrates that the impact of people on wildlife activity at WC is highly context dependent and that the restoration of native patterns of activity within protected areas will require management of human activity, even in relatively remote areas.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».