Delineating demographic units of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) in Ontario: cautions and insights
Notice bibliographique
Résumé
Delineating demographic structure across an organism’s range can reveal the extent to which population dynamics in different geographic areas are driven by local or external factors and can be crucial for effective conservation and management. Obtaining optimal data for such analyses can be time and resource-intensive and impending development and resource extraction pressures may necessitate the examination of existing data, even when they are less than ideal. We analyzed a historic telemetry dataset containing satellite radio-collar locations of 73 forest-dwelling woodland caribou in northern Ontario to determine demographic structure. We applied several clustering methods (i.e., agglomerative, divisive and fuzzy k-means) to median seasonal locations. Results were used to distinguish demographic units and minimum convex polygons and fixed-kernel density estimates were used to delineate unit boundaries and core areas. For areas where sampling was considered representative of the distribution of caribou on the landscape, we assessed demographic distinctness by evaluating intra-individual variation in cluster membership, membership strength and distance between boundaries and core areas of adjacent units. The number and composition of clusters identified was similar among methods and caribou were grouped into 6 general clusters. The distinctions between the three clusters identified in the central portion of the province (i.e., Lac Seul, Wabakimi, Geraldton) and the two clusters identified in the eastern portion of the province (i.e., Cochrane and Cochrane-Quebec) were determined to represent demographic structuring. Additional distinctions in other areas (i.e., between The Red Lake and Lac Seul clusters in the west and between the central and eastern clusters) may just be artifacts of the original sampling effort. Amongst demographic units, there was no evidence of individual flexibility in cluster membership and average membership strength was very high. There was little to no overlap between boundaries and core areas of adjacent units, but distances between adjacent unit boundaries were relatively low. Additional sampling effort is needed to further delineate demographic structure in Ontario caribou.
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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 | 0,000 | 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 ».