Habitat selection and spatial relationships of black bears (<i>Ursus americanus</i>) with woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) in northeastern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Populations of woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) have declined across much of their range. Wolves ( Canis lupus L., 1758) are believed to be responsible for the majority of mortality in adult female caribou; however, we hypothesize that other predators such as black bears ( Ursus americanus Pallas, 1780) may be important contributors to calf mortality. We assessed habitat selection by black bears and spatial relationships of caribou – black bears during the caribou calving season in northeastern Alberta, Canada. Black bears avoided bogs and fens, while selecting upland mixed woods and various industrial features. Conversely, caribou showed strong selection for bogs and fens relative to bears, supporting the hypothesis that caribou in the boreal forest attempt to minimize predation risk by selecting peatlands to avoid areas frequented by predators. However, habitat selection by individual black bears was highly variable and some bears selected habitats similar to those selected by caribou, i.e., bogs and fens. Bears that specialize on foraging in peatlands might be responsible for some of the predation on caribou calves. Because declines in caribou populations have resulted from a combination of high adult female and calf mortalities, management actions to conserve woodland caribou should consider the entire suite of potential predators rather than focusing only on wolves.
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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 ».