Movement responses by wolves to industrial linear features and their effect on woodland caribou in northeastern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) populations are declining across most of their range. Predation by wolves (Canis lupus) is believed to be the main proximate cause of these declines. However, it has been hypothesized that recent forestry and energy sector activity in caribou range ultimately might have caused population declines by altering wolf–caribou relationships. We tested the hypothesis that industrial linear features influence wolf movements in woodland caribou range in northeastern Alberta, resulting in increased wolf-caused caribou mortalities close to these features. Using step selection functions (SSF) and observed vs. simulated wolf movement paths, we found that wolf movement was influenced by natural linear features (rivers and streams) throughout the year, possibly because they provide ease of travel and high prey abundance. Wolf movement was further influenced by industrial linear features, but use of these features differed depending on line-type and season. Wolves showed strong selection for steps closer to conventional seismic lines during the snow-free season. Likewise, observed wolf movement paths followed conventional seismic lines more closely than simulated paths during snow-free months. Use of seismic lines as movement corridors might result in wolves hunting in caribou-preferred habitats (bogs and fens) more frequently than they did historically, particularly in the snow-free season when most caribou mortalities occur. However, we found no evidence that caribou mortalities occurred closer to industrial linear features than did live caribou. We conclude that wolf use of seismic lines increases predation risk for caribou close to these features, resulting in caribou avoidance of linear developments and thus functional loss of otherwise suitable habitat for caribou.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».