Fine-scale tertiary-road features influence wildlife use: a case study of two major North American predators
Notice bibliographique
Résumé
Roads have become a major concern for wildlife managers. Determining if fine-scale features influence wildlife road use is crucial information when developing management strategies to protect species at risk or to assist in preventing negative trophic interactions. We investigated the effects of fine-scale habitat and road-related features on the tertiary-road use of two major predator groups, the American black bear ( Ursus americanus ) and wolves ( Canis lupus , C. lycaon , and hybrids). Scat occurrence, used as a measure of a species’ intensity of use, along with several road-related features and surrounding fine-scale habitat variables, were recorded within tertiary-road segments near Sudbury, Ontario, Canada. An information theoretic approach was used to determine which of several different candidate models best predicted tertiary-road use by our major predator groups. Road width and distance to primary roads were found to be the strongest predictors of occurrence on tertiary roads for both predators, with smaller road width and greater distances to primary roads leading to higher levels of occurrence. Habitat cover and cover type, expected to influence foraging opportunities, were not found to be strong predictors of tertiary-road use. Our findings highlight the importance of fine-scale studies for understanding road use.
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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 ».