Black bear adaptation to low productivity in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Long snowy winters combined with a short growing season make boreal forests an unproductive environment that challenges black bears (Ursus americanus). We used resource selection functions (based on GPS telemetry of 16 bears), diet analysis, surveys of plant phenology, and vegetation inventories to study adaptations of black bears to boreal forest. Because plants are heavily favoured in bear diets, we expected diet composition to reflect their temporal availability. We anticipated that bears would make choices among land cover types and specific topographic conditions in order to select plants that would fulfil their energetic demands throughout the active period. We also predicted that bears would select habitats modified by insect outbreaks or forest harvesting because these disturbances likely increase resource availability. We found supporting evidence for all of our predictions. (1) Bear diet was closely linked to plant availability. (2) Bears made seasonal altitudinal movements and selected sites according to solar irradiation, tracking the availability of the most digestible plants. Accordingly, bears relied on high-altitude graminoids in spring, a variety of fleshy fruits in summer, and mainly Sorbus americana berries in autumn. (3) Land covers resulting from clearcutting and insect outbreaks increased resource availability for bears and were preferred from summer to autumn. In our study area, black bears are considered predators of a threatened caribou (Rangifer tarandus) population. Even so, we did not find any caribou remains in bear scats. However, our results show that forestry practices, such as clearcutting near the caribou range, could contribute to increased bear presence and thus increase the probability of predation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».