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Enregistrement W2113918943 · doi:10.1002/jwmg.535

Quantifying grizzly bear selection of natural and anthropogenic edges

2013· article· en· W2113918943 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Stewart, Trisalyn Nelson, Karen Laberee, Scott E. Nielsen, Michael A. Wulder, Gordon B. Stenhouse

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensFoothills Medical CentreNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrizzly BearsUrsusThreatened speciesHabitatEcologyGeographySelection (genetic algorithm)PopulationEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the use of edges by threatened species is important for conservation and management. Whereas the effects of anthropogenic edges on threatened species have been studied, the effects of natural edges are unknown. We studied grizzly bear ( Ursus arctos ) habitat selection in relation to different landscape‐level measures of edge, both natural and anthropogenic. We used a database of global positioning system telemetry data collected from 26 grizzly bears from 2005 to 2009 in the foothills of the Rocky Mountains in west‐central Alberta, Canada. We quantified grizzly bear locations relative to natural edges extracted from satellite‐derived land cover data and anthropogenic edges from existing vector datasets (roads, pipelines, and forest harvests). To compare edge distance from observed telemetry points statistically, we generated a distribution of expected points through a conditional randomization of an existing resource selection function describing grizzly bear habitat use without respect to edges. We also measured the density of edges within home ranges and compared this to the overall population to create an edge selection ratio. In general, females selected anthropogenic edges, whereas males selected natural edges. Both sexes selected the natural transition (edge) of shrub to conifer. Females had a greater selection ratio for road edges than males in all seasons, and males had a greater selection ratio for roads in the fall than in other seasons. Only females selected for pipeline edges. Our results indicated that edge habitat was selected by both males and females, mostly in the fall. Given human access to bear habitat is often facilitated by anthropogenic edges (e.g., roads), improved management of these features may minimize human conflicts. In particular, we highlight the importance of the natural transition of shrub to conifer to grizzly bears. © 2013 The Wildlife Society.

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 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)0,000
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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