Extensive Predator Space Use Can Limit the Efficacy of a Control Program
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reduced to small isolated groups by anthropogenic habitat losses or habitat modifications, populations of many endangered species are sensitive to additive sources of mortality, such as predation. Predator control is often one of the first measures considered when predators threaten survival of a population. Unfortunately, predator ecology is often overlooked because relevant data are difficult to obtain. For example, the endangered Gaspésie caribou ( Rangifer tarandus caribou ) has benefited from 2 periods of predator control that targeted black bears ( Ursus americanus ) and coyotes ( Canis latrans ) in an attempt to reduce predation on caribou calves. Despite a high trapping effort, the number of predators removed has remained stable over time. To assess impact of predator movements on efficacy of a control program, we studied space use of 24 black bears and 16 coyotes over 3 years in and around the Gaspésie Conservation Park, Quebec, Canada, using Global Positioning System radiocollars. Annual home ranges of black bears averaged 260 km 2 and 10 individuals frequented area used by caribou. Annual home ranges of resident coyotes averaged 121 km 2 , whereas dispersing coyotes covered >2,600 km 2 . Coyotes were generally located at lower altitudes than caribou. However, because coyotes undertook long‐distance excursions, they overlapped areas used by caribou. Simulations based on observed patterns showed that 314 bears and 102 coyotes potentially shared part of their home range with areas used by female caribou during the calving period. Despite low densities of both predator species, extensive movement and use of nonexclusive territories seem to allow predators to rapidly occupy removal areas, demonstrating the need for recurrent predator removals. Our results underscore the necessity of considering complementary and alternative solutions to predator control to assure long‐term protection of endangered species.
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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 ».