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Enregistrement W2618196277 · doi:10.1371/journal.pone.0175658

Seasonal and individual variation in the use of rail-associated food attractants by grizzly bears (Ursus arctos) in a national park

2017· article· en· W2618196277 sur OpenAlexafffundabout
Maureen H. Murray, Sarah Fassina, John B. Hopkins, Jesse Whittington, Colleen Cassady St. Clair

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensBanff CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceParks Canada
Mots-clésGrizzly BearsUrsusUrsus maritimusWildlifeThreatened speciesGeographyEcologyPopulationNational parkZoologyBiologyHabitatEnvironmental healthMedicineArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similar to vehicles on roadways, trains frequently kill wildlife via collisions along railways. Despite the prevalence of this mortality worldwide, little is known about the relative importance of wildlife attractants associated with railways, including spilled agricultural products, enhanced vegetation, invertebrates, and carcasses of rail-killed ungulates. We assessed the relative importance of several railway attractants to a provincially-threatened population of grizzly bears (Ursus arctos) in Banff and Yoho National Parks, Canada, for which rail-caused mortality has increased in recent decades without known cause. We examined the relationship between the use of the railway and diet by fitting 21 grizzly bears with GPS collars in 2011-2013 and measuring the stable isotope values (δ15N, δ34S) derived from their hair. We also examined the importance of rail-associated foods to grizzly bears by analyzing 230 grizzly bear scats collected from May through October in 2012-2014, some of which could be attributed to GPS-collared bears. Among the 21 collared bears, 17 used the rail rarely (<9% of the days they were monitored), and only four bears (which included the three smallest bears and the largest bear in our sample) used the rail frequently (>20% of their monitored days). We found no significant relationships between δ15N and δ34S values measured from the hair of grizzlies and their frequency of rail use. Instead, δ15N increased with body mass, especially for male bears, suggesting large males consumed more animal protein during hair growth. All four bears that used the railway frequently produced scats containing grain. Almost half the scats (43%) collected within 150 m of the railway contained grain compared to only 7% of scats found >150 m from the railway. Scats deposited near the rail were also more likely to contain grain in the fall (85% of scats) compared to summer (14%) and spring (17%), and those containing grain were more diverse in their contents (6.8 ± 2.2 species vs. 4.9 ± 1.6, P < 0.001). Lastly, scats collected near the rail were more likely to contain ungulate hair and ant remains, especially in the summer. Our results support local management knowledge that some bears in the region use the railway to forage and supplement their diets with spilled grain, but that individual use of the railway and associated foods were highly variable. We suggest that managers continue to reduce the risk of bears being killed by trains by reactively removing grain and ungulate carcasses from the railway, reducing the amount of grain spilled by trains, and target mitigation to the specific individuals and locations that attract recurrent rail-based foraging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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