Multiscale Habitat Use by Wolverines in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wolverine ( Gulo gulo ) distribution in British Columbia, Canada, includes multiple‐use lands where human use and resource extraction may influence habitat selection. We evaluated seasonal habitat use by resident adult wolverines using radiotelemetry locations from 2 multiple‐use landscapes in British Columbia. Food, predation risk, and human disturbance hypotheses were considered in logistic regression analyses of used and random landscapes. Male wolverine habitat associations were most supported by the food hypothesis in both summer and winter. Moose ( Alces alces ) winter ranges, valley bottom forests, and avalanche terrain were positively associated with winter male wolverine use. Habitat use by male wolverines in winter was also negatively associated with helicopter skiing areas in the Columbia Mountains. Habitat associations of females were more complex; combinations of variables supporting food, predation risk, or human disturbance hypotheses were included in most supported models from both summer and winter in both study areas. Females were associated with alpine and avalanche environments where hoary marmot ( Marmota caligata ) and Columbia ground squirrel ( Spermophilus columbianus ) prey are found in summer. Roaded and recently logged areas were negatively associated with female wolverines in summer. In the Columbia Mountains, where winter recreation was widespread, females were negatively associated with helicopter and backcountry skiing. Moose winter ranges within rugged landscapes were positively associated with females during winter. Our analysis suggests wolverines were negatively responding to human disturbance within occupied habitat. The population consequences of these functional habitat relationships will require additional focused research. Our spatially explicit models can be used to support conservation planning for resource extraction and tourism industries operating in landscapes occupied by wolverines.
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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 | 0,001 | 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 ».