Grizzly bear selection of avalanche chutes: Testing the effectiveness of forest buffer retention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In mountainous areas with sufficient snowfall, avalanche chutes are an important component of grizzly bear (Ursus arctos) habitat. Therefore, regional land‐use plans have recommended retaining adjacent forest buffers to maintain security and thus reduce potential impacts of clearcut forest harvesting. Our objective was to determine if forest buffers affected selection of avalanche chutes by grizzly bears, while accounting for factors such as vegetation composition and other physical attributes. We used radio‐location data from 61 grizzly bears collected between 1994 and 2000 in southern British Columbia, mapped a sample of avalanche chutes (1,045), and quantified the amount of forb, shrub, tree, and non‐vegetated cover within each chute. We also measured forested buffer width on each side of the chute, solar radiation, chute size, chute frequency (no. of chutes/km), and the area of clearcut logging adjacent to chutes. Each avalanche chute was the sample unit and the number of grizzly bear radiolocations was the dependent variable. We found that natural biophysical attributes were the strongest factors predicting the level of avalanche chute use by bears. Frequency of large chutes (>100 m wide), chute area, forb content, and solar radiation all positively affected use by bears. Larger avalanche chutes had a higher proportion of forb cover than smaller chutes, and more of these large chutes per unit area provided increased forage opportunities. Based on multivariate analyses, forested buffer width or the amount of clearcut logging were not strong factors predicting the level of use. However, a post hoc univariate analysis revealed that clearcut logging reduced the amount of bear use of the best avalanche chutes (large and abundant chutes). Furthermore, because a portion of our study area contained logging but no vehicle traffic, we concluded that it was the removal of tree cover, rather than displacement by vehicles, that caused the observed pattern. Although our multivariate models did not perform well using independent validation in a different geographic area, 4 factors were consistently important (large and abundant chutes, forb content, with a negative but weaker influence of clearcutting), suggesting broad applicability of these factors in mountainous ecosystems. © 2011 The Wildlife Society.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».