Wildlife habitat selection on landscapes with industrial disturbance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Technological advancements in remote sensing and telemetry provide opportunities for assessing the effects of expanding extractive industries on animal populations. Here, we illustrate the applicability of resource selection functions (RSFs) for modelling wildlife habitat selection on industrially-disturbed landscapes. We used grizzly bears ( Ursus arctos ) from a threatened population in Canada and surface mining as a case study. RSF predictions based on GPS radiocollared bears (n during mining = 7; n post mining = 9) showed that males and solitary females selected areas primarily outside mineral surface leases (MSLs) during active mining, and conversely inside MSLs after mine closure. However, females with cubs selected areas within compared to outside MSLs irrespective of mining activity. Individual variability was pronounced, although some environmental- and human-related variables were consistent across reproductive classes. For males and solitary females, regional-scale RSFs yielded comparable results to site-specific models, whereas for females with cubs, modelling the two scales produced divergent results. While mine reclamation may afford opportunities for bear persistence, managing public access will likely decrease the risk of human-caused bear mortality. RSFs are powerful tools that merit widespread use in quantitative and visual investigations of wildlife habitat selection on industrially-modified landscapes, using Geographic Information System layers that precisely characterize site-specific conditions.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 découle