Reproductive rate and body size predict road impacts on mammal abundance
Notice bibliographique
Résumé
It has been hypothesized that mobile species should be more negatively affected by road mortality than less-mobile species because they interact with roads more often, and that species with lower reproductive rates and longer generation times should be more susceptible to road effects because they will be less able to rebound quickly from population declines. Taken together, these hypotheses suggest that, in general, larger species should be more affected by road networks than smaller species because larger species generally have lower reproductive rates and longer generation times and are more mobile than smaller species. We tested these hypotheses by estimating relative abundances of 17 mammal species across landscapes ranging in road density within eastern Ontario, Canada. For each of the 13 species for which detectability was not related to road density, we quantified the relationship between road density and relative abundance. We then tested three cross-species predictions: that the slope of the relationship between road density and abundance should become increasingly negative with (1) decreasing annual reproductive rate; (2) increasing home range area (an indicator of movement range); and (3) increasing body size. All three predictions were supported in univariate models, with R2 values of 0.68, 0.50, and 0.52 respectively. The best overall model based on AICc contained both reproductive rate (P = 0.008) and body size (P = 0.072) and explained 77% of the variation in the slope of the relationship between road density and abundance. Our results suggest that priority should be placed on mitigating road effects on large mammals with low reproductive rates.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».