Movements, foraging habits, and habitat use strategies of northern woodland caribou during winter: Implications for forest practices in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Land managers face increasing challenges as they try to balance timber harvesting with the habitat requirements of wildlife, including those of woodland caribou in north-central British Columbia. With the aim of conserving caribou by improving forest practices, we employed a hierarchical, scale-explicit approach to study the processes governing movement and distribution of the northern woodland caribou ecotype. Investigations of foraging sites north of Prince George, British Columbia revealed that caribou in forested and alpine areas cratered at locations with relatively low snow depths and relatively large amounts of terrestrial lichens. When snow depth, snow hardness, and snow density increased, caribou fed more frequently at trees supporting abundant arboreal lichens. Feeding activities of caribou in forested foraging patches were positively related to the biomass of several terrestrial lichen species and to decreasing snow depth; the number of arboreal feeding sites increased as snow depth and hardness increased. We identified three scales of habitat selection based on movement rates of caribou fitted with GPS collars. For all scales, caribou selected pine-lichen woodland and windswept rocky slopes. Predation risk was greatest for caribou travelling between habitat patches, was lowest for caribou in alpine habitats, and had no apparent influence on intra-patch movements.Land use plans should address the needs of northern woodland caribou by ensuring that large patches of widely distributed pine-lichen woodland are maintained on the landscape, recognize the limiting effects of deep snow (i.e., > 50–80 cm), and encourage silvicultural strategies that minimize the creation of early seral-stage forests adjacent to caribou movement routes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».