Grizzly bear movements relative to roads: application of step selection functions
Notice bibliographique
Résumé
Access management is among the most important conservation actions for grizzly bears in North America. In Alberta, Canada, nearly all grizzly bear mortalities are caused by humans and occur near roads and trails. Consequently, understanding how bears move relative to roads is of crucial importance for grizzly bear conservation. We present the first application of step‐selection functions to model habitat selection and movement of grizzly bears. We then relate this to a step‐length analysis to model the rate of movement through various habitats. Grizzly bears of all sex and age groups were more likely to select steps closer to roads irrespective of traffic volume. Roads are associated with habitats attractive to bears such as forestry cutblocks, and models substituting cutblocks for roads outperformed road models in predicting bear selection during day, dawn, and dusk time periods. Bear step lengths increased near roads and were longest near highly trafficked roads indicating faster movement when near roads. Bear selection of roads was consistent throughout the day; however, time of day had a strong influence over selection of forest structure and terrain variables. At night and dawn, bears selected forests of intermediate age between 40 and 100 yr, and bears selected older forests during the day. At dawn, bears selected steps with higher solar radiation values, whereas, at dusk, bears chose steps that were significantly closer to edges. Because grizzly bears use areas near roads during spring and most human‐caused mortalities occur near roads, access management is required to reduce conflicts between humans and bears. Our results support new conservation guidelines in western North America that encourage the restriction of human access to roads constructed for resource extraction.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».