Calving rate, calf survival rate, and habitat selection of forest‐dwelling caribou in a highly managed landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Logging negatively affects the threatened forest‐dwelling caribou (Rangifer tarandus caribou) through its positive effects on large predator populations. As recruitment is a key component of caribou population growth rate, we assessed calving rates of females and calf survival rates during the most critical period for calf survival, the calving period. We also identified causes of calf mortality and investigated the influence of predation risk, food availability, and human disturbance on habitat selection of females during the calving period at both the home‐range and forest stand scales. We hypothesized that caribou should display habitat selection patterns to reduce predation risk at both scales. Using telemetry, we followed 22 females and their calves from 2004 to 2007 in a highly managed study area in Québec, Canada. Most females (78.5 ± 0.05 [SE]) gave birth each year, but only 46.3 ± 8.0% of the calves survived during the first 50 days following birth, and 57.3 ± 14.9% of them died from black bear (Ursus americanus) predation. At the home‐range scale, caribou selected calving areas located at upper slope positions and avoided high road density areas. Surprisingly, they also selected the forested habitat type having the lowest lateral cover (mixed and deciduous stands) while avoiding the highest cover (regenerating conifer stands). At the forest stand scale, caribou selected areas located at relatively high elevations and with a lower basal area of black spruce trees. The selection of upper slope positions likely favored spatial segregation between calving females and wolves (Canis lupus) but not black bear. Our results suggest that calving females used areas from which they could visually detect approaching predators. While wolf avoidance appeared to be effective in a highly managed landscape, caribou did not appear to have adjusted their predator avoidance strategy to the recent increase in black bear abundance, who have benefited from increased food abundance. This situation requires focused attention from wildlife managers as logging activities are progressing towards the north within the core of forest‐dwelling caribou range. © 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».