Landscape partitioning and spatial inferences of competition between black and grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
Population effects of competition between large carnivore species may be evident by contrasting actual distributions of putative competitors against predictions of inherent landscape quality for each species. Such comparison can be insightful if covariation with external factors known to influence the occurrence, density, or persistence of each species over space and time can be controlled. We used systematically‐distributed DNA hair‐trap stations to sample the occurrence of black bears ( Ursus americanus ) and grizzly bears ( U. arctos ) across 5496 km 2 in southeastern British Columbia, Canada. We describe interspecific landscape partitioning according to terrain, vegetation and land‐cover variables at 2 spatial scales. We developed multivariate models to predict the potential distribution of each species. At sampling site‐session combinations that detected either species, we then investigated whether the expected or actual occurrence of each influenced the likelihood of detecting the other while controlling for human influence and inherent landscape quality. Black bears were more likely than grizzly bears to occur in gentle, valley bottom terrain with lower proportions of open habitats. Each species also was detected less frequently with the other species than predicted by their respective models; however, the strength of this relationship decreased as landscapes became more characteristic of black bear habitat. As landscapes showed higher inherent potential to support grizzly bears, black bears occurred more than model prediction in areas with higher human access and proximity to major highways but less in national parks. As potential to support black bears increased, grizzly bears occurred more than model prediction only in national parks and less with increasing human access and proximity to major highways. Results suggest that competition is occurring between the species, and that the differential response of each species to human disturbance or excessive mortality may influence the outcome and hence landscape partitioning. Moreover, black bears are more likely to benefit from human encroachment into landscapes of high inherent value for grizzly bears than vice versa. Conservation implications relate to potential mediating effects of habitat and human influence on competitive interactions between the species.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».