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Enregistrement W2169312456 · doi:10.11575/prism/15521

Genetic analysis of movement, dispersal and population fragmentation of grizzly bears in southwestern Canada

2003· article· en· W2169312456 sur OpenAlexaboutno aff
Michael F. Proctor

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalGeographyHabitat fragmentationGrizzly BearsPopulationWildlifeHabitatEcologyHabitat destructionFragmentation (computing)Wildlife corridorNational parkPhilopatryPopulation fragmentationUrsusBiologyGene flowArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I studied dispersal and inter-population movement of grizzly bears near the southern extent of their North American range in southwestern Canada and northwestern U.S.A. This area represents the interior portion of the southern edge of grizzly bear distribution following 100 years ofrange contraction. Fragmentation, as a result of the increasing human presence, is influencing ecosystems around the globe. I address whether anthropogenic fragmentation has affected grizzly bear populations in this vulnerable area. Human attitudes toward grizzly bears, and large carnivores in general, have experienced a paradigm shift from active persecution towards tolerance and respect. However, major forces underpinning range contraction including human-caused mortality and fragmentation, may be still operating, albeit, more subtly and less intentionally. Checking further range contraction requires specific knowledge of the processes at work. Improvements have been made in managing and monitoring human-caused mortality, however, besides the obviously isolated populations ( e.g. Yellowstone National Park), the status of fragmentation in this region was largely unknown. My goals were to use genetic analyses to explore bear movement and dispersal within and between the relictually occupied mountain ranges in southwestern Canada. I genetically sampled and generated 15-locus micro satellite genotypes for 83 5 bears across approximately 100,000 km2 in immediately adjacent geographic areas. I used population assignment techniques, parentage analysis, cluster analysis, multiple linear regression and several matrices of population genetics. I present evidence of natural and human-caused fragmentation, identify fragmenting forces, establish population and sub-population boundaries in the region, identify small vulnerable sub-populations, describe dispersal behaviour, and discuss factors that make bears susceptible to fragmentation. Female movement was restricted by human transportation and settlement corridors, and male movement appeared to be reduced in some areas. Fragmentation by north/south oriented major human-settled valleys and the major east/west transportation corridors have left much of the area a partially :fragmented set of local sub-populations varying in size and intensity of fragmentation. I found one small isolated population (n < 100) in the southern Selkirk Mountains, several small sub-populations (n < 100), including several "female demographic islands" and several population sub-units that were relatively large (n > 300). Through multiple linear regression, I implicate human settlement patterns, human-caused mortality, and traffic volumes as inhibiting rates of inter-population movement. I also measured dispersal distances of grizzly bears and found that males, on average, dispersed approximately 46 km and females 14 km, a result similar to previous radiotelemetery findings for the region. Because several fragmented sub-units are small, maintaining regional connectivity may be necessary to ensure persistence. Despite grizzly bear vagility, their conservative dispersal behaviour and difficulty in living close to humans, make maintenance of regional connectivity challenging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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