Assessing den selection and den characteristics of grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Hibernation has evolved as an adaptive strategy to avoid harsh environmental conditions associated with a lack of resources, and the choice of hibernacula can affect the fitness of individuals. Most habitat selection studies, including investigations of overwintering sites, are based on data collected from land inventories or remote sensing databases used in a geographic information system (GIS). Although rarely used, forest stand ecological data gathered at fine spatial scales may enhance our understanding of selection processes. Our objectives were to enhance previous GIS‐based investigations of den use by grizzly bears ( Ursus arctos ) with field‐based investigations and determine whether males and females selected dens in response to food availability, within‐stand characteristics related to concealment cover, or factors affecting the structural stability of dens. We studied den selection for 10 male and 21 female grizzly bears at the home‐range scale and within the den vicinity using data collected at 42 den sites, 168 adjacent sites, and 345 random locations within the Rocky Mountains and boreal forest of Alberta, Canada between 2001 and 2012. Within their autumn home range, male and female grizzly bears selected sites with greater concealment cover, greater canopy cover, and more abundant sweet‐vetch ( Hedysarum spp.) compared to availability. Poor model performance when comparing den sites to adjacent sites within the den vicinity suggests that male and female grizzly bears select sites at scales larger than 0.1 km. We found no difference in the dimensions and characteristics of dens excavated by males and females, nor in the structural stability of dens dug under a mature tree or in open areas, and no selection for a specific type of mineral soil or percentage of boulders and cobbles. Our results corroborate previous resource selection functions using remote sensing and land inventory data but show that home‐range scale analyses can fail to assess selection of potentially influential, ecologically important within‐stand characteristics such as food abundance and lateral cover. Within‐stand data are typically unavailable through current habitat maps and field data can enhance our understanding of fine‐scale selection. To minimize human‐bear interactions and disturbances at dens, we recommend integrating field‐based investigations to high‐priority denning areas identified from resource selection functions, and to further improve conservation efforts, we recommend taking into account within‐stand data to describe behaviors occurring during the active and inactive periods. © 2016 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 | 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 ».