SPATIAL RESPONSES OF WOLVES TO ROADS AND TRAILS IN MOUNTAIN VALLEYS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing levels of human activity in mountainous areas have high potential to inhibit animal movement across and among valleys. We examined how wolves respond to roads, trails, and other developments. We recorded the movements of two wolf packs for two winters by following their tracks in the snow and simultaneously recording positions with a hand‐held global positioning system. We then used matched case‐controlled logistic regression to compare habitat covariates of wolf paths (cases) to multiple paired random locations (controls). This analysis emphasized the differences within pairs of cases and controls, rather than differences in their overall distribution, making it useful to assess fine‐scale habitat selection and path data. Both packs selected low elevations, shallow slopes, and southwest aspects. They selected areas within 25 m of roads, trails, and the railway line and more strongly selected low‐use roads and trails compared to high‐use roads and trails. One pack strongly avoided distances between 26 and 200 m of high‐use trails; otherwise, the wolves weakly selected or avoided this distance class. Both packs avoided areas of high road and trail density. We concluded that roads and trails have a cumulative effect on wolf movement and that management of trails, in addition to roads, may be needed to retain high‐quality habitat for wolves, particularly in known movement corridors.
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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) | 0,001 | 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 découle