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Enregistrement W2079147837 · doi:10.1890/12-2118.1

Logging‐induced changes in habitat network connectivity shape behavioral interactions in the wolf–caribou–moose system

2014· article· en· W2079147837 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationHabitatEcologyEcological networkWoodland caribouGeographyHerbivoreGeneralist and specialist speciesLandscape connectivityLoggingEcosystemPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat connectivity influences the distribution dynamics of animals. Connectivity can therefore shape trophic interactions, but little empirical evidence is available, especially for large mammals. In forest ecosystems, logging alters functional connectivity among habitat patches, and such activities can affect the spatial game between large herbivores and their predators. We used graph theory to evaluate how harvesting‐induced changes in habitat connectivity influence patch choice and residency time of GPS‐collared caribou ( Rangifer tarandus caribou ) and moose ( Alces alces ) in winter in the boreal forest. We then investigated the predator–prey game by assessing how GPS‐collared wolves ( Canis lupus ) adjusted their movements to changes in landscape properties and in the networks of their prey species. We built prey habitat networks using minimum planar graphs organized around species‐specific, highly selected habitat patches (i.e., network nodes). We found that spatial dynamics of large herbivores were influenced not only by the intrinsic quality of habitat patches, but also by the connectivity of those network nodes. Caribou and moose selected nodes that were connected by a high number of links, and moose also spent relatively more time in those nodes. By limiting node accessibility, human disturbances influenced travel decisions. Caribou and moose avoided nodes that were surrounded by a high proportion of cuts and roads, but once within these nodes, moose stayed longer than in other nodes. Caribou selectively moved among nodes with low distance costs, and their residency time increased with distance costs required to reach the nodes. Wolves selected their prey's nodes, where vegetation consumed by caribou and moose was highly abundant. Furthermore, wolves discriminated among those nodes by selecting the most connected ones. In fact, selection by wolves was stronger for their prey's nodes than for the prey's utilization distribution per se, a difference that increased with the level of human disturbance. Considering the difficulty of keeping track of highly mobile prey, predators may benefit by targeting not only their prey's resource patches, but also the most highly connected patches. Matrix quality and connectivity are therefore key elements shaping the predator–prey spatial game in human‐altered landscapes because of their impact on the spatial dynamics of the interacting species.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle