Landscape permeability for grizzly bear movements in Washington and southwestern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Providing opportunities for grizzly bears (Ursus arctos) to move between blocks of habitat is important for the long-term conservation of grizzly bear populations. While the particulars of grizzly bear habitat selection during long-distance movements are poorly understood, some landscape characteristics such as road density and land cover type are correlated with grizzly bear habitat use at various scales. We compiled digital maps of roads, human population density, land cover class, and topography to evaluate the resistance of the year 2001 landscape to grizzly bear movement in Washington State and adjacent portions of Idaho and British Columbia (BC). We developed habitat association and dispersal habitat suitability models based on published literature and used geographic information system (GIS) weighted-distance and least-cost analysis techniques to evaluate landscape permeability for grizzly bear movement. Our analysis identified 5 blocks of potential grizzly bear habitat in Washington and adjacent areas, including the Columbia–Selkirk Mountains, the North Cascades, the Central Cascades, the South Cascades, and the Coast Range. We evaluated landscape permeability between these habitat blocks and highlighted potential linkage areas. Our models indicated the Stevens Pass fracture zone between the North and Central Cascades blocks was the most permeable, followed (in order of relative permeability) by the Fraser–Coquihalla fracture zone between the North Cascades and the Coast Range, the Okanogan–Kettle fracture zone between the North Cascades and the Columbia Mountains, and the Snoqualmie Pass fracture zone between the Central and South Cascades. This evaluation provides a consistent measure of the expected potential for grizzly movement across a broad landscape that can be used to target areas for finer-scale evaluation and help identify landscape management priorities at a regional scale.
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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 ».