Landscape‐level wolf space use is correlated with prey abundance, ease of mobility, and the distribution of prey habitat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predator space use influences ecosystem dynamics, and a fundamental goal assumed for a foraging predator is to maximize encounter rate with prey. This can be achieved by disproportionately utilizing areas of high prey density or, where prey are mobile and therefore spatially unpredictable, utilizing patches of their prey's preferred resources. A third, potentially complementary strategy is to increase mobility by using linear features like roads and/or frozen waterways. Here, we used novel population‐level predator utilization distributions (termed “localized density distributions”) in a single‐predator (wolf), two‐prey (moose and caribou) system to evaluate these space‐use hypotheses. The study was conducted in contrasting sections of a large boreal forest area in northern Ontario, Canada, with a spatial gradient of human disturbances and predator and prey densities. Our results indicated that wolves consistently used forest stands preferred by moose, their main prey species in this part of Ontario. Direct use of prey‐rich areas was also significant but restricted to where there was a high local density of moose, whereas use of linear features was pronounced where local moose density was lower. These behaviors suggest that wolf foraging decisions, while consistently influenced by spatially anchored patches of prey forage resources, were also determined by local ecological conditions, specifically prey density. Wolves appeared to utilize prey‐rich areas when regional preferred prey density exceeded a threshold that made this profitable, whereas they disproportionately used linear features that promoted mobility when low prey density made directly tracking prey distribution unprofitable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».