Human risk induced behavioral shifts in refuge use by elk in an agricultural matrix
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Scientists increasingly acknowledge the influence that nonlethal effects of predation have on structuring wildlife‐landscape interactions. In landscapes dominated by human activities, wildlife can respond to human disturbance in a similar fashion to the risk of predation. Further, the risk allocation hypothesis suggests that individuals respond most strongly to risk when it is spatially and temporally predictable. We predict that individuals in agriculturally dominated landscapes will respond to potential risk from humans during hunting season by shifting their behavior to avoid agricultural areas during the day, instead retreating to refuge habitat. We predict that this shift to more nocturnal behavior will be strongest for elk ( Cervus elaphus ) adult female–calf pairs and will be influenced by the level of moon illumination. Using motion‐sensing cameras, we studied the response of elk moving between the Wainwright Dunes Ecological Reserve (a hunting refuge) and surrounding agriculturally dominated landscape in east‐central Alberta, Canada, to human disturbance in relation to sunrise and sunset. Elk became increasingly nocturnal with the onset of hunting, leaving the refuge following sunset and returning to the refuge earlier before sunrise. Further, elk became increasingly nocturnal in response to greater levels of moon illumination. Lastly, we found that adult female–calf pairs perceived greater risks associated with diurnal activity and exhibited the most nocturnal behavior relative to other demographic classes. Our results suggest that ungulate management based on traditional hunting seasons and times may be problematic as it creates strong cues for resident elk, allowing them to minimize risk by avoiding risky places at risky times in accordance with the risk allocation hypothesis. © 2017 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».