Native prey distribution and migration mediates wolf (<i>Canis</i> <i>lupus</i>) predation on domestic livestock in the Greater Yellowstone Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Little research has evaluated how the migration and distribution of native prey influence patterns of livestock depredation by large carnivores. Previous research suggests that the presence of native prey can increase depredation rates by attracting predators (prey tracking hypothesis). Alternatively, the absence of native prey may facilitate predation on livestock (prey scarcity hypothesis). In this study, we evaluated support for these competing hypotheses through analysis of 4 years of cattle (Bos taurus L., 1758) depredation data (n = 39 kills), 2 years of summer and fall wolf (Canis lupus L., 1758) predation and tracking data (n = 4 wolves), and 3 years of elk (Cervus elaphus L., 1758) movement data (n = 70 elk). We used logistic regression to compare the relative influence of landscape features and elk distribution on the risk of livestock depredation in areas with migratory and resident elk. Cattle depredations occurred in habitats with increased encounter rates between wolves and livestock. In resident elk areas, depredation sites were associated with elk distribution and open roads. In migratory elk areas, depredation sites were associated with wolf dens, streams, and open habitat. Patterns of carnivore–livestock conflicts are complex, and using ungulate distribution data can predict and minimize such instances.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».