Elk Adopt An Anti-Predatory Strategy, Getting Closer To Hikers In Banff National Park
Notice bibliographique
Résumé
Human effects have been described on movements of single species (e.g. bears, wolves, elk), mostly focusing on roads. We tested whether a putatively low-impact activity (hiking) was affecting a predator- prey system involving elk, wolves and bears in Banff National Park (BNP), Canada. We used GPS data for 16 elk, 14 wolves, and 9 bears, in the region where the 3 species were sympatric in May-October, when human use variation was intense. We built a human use model that relied on trail counter data acquired every hour. Wildlife distances to trails were shown to vary across trails of orders-of-magnitude different use, across months, and land cover habitats. In high-use trails, in high-use moths (June, July, August), during daily peaks in activity, elk were closer to trails than wolves. These relationships were stronger in open habitat, where mutual detection was possible. In periods of decreased use, wolves approached trails, while elk moved away. Thus, elk likely adopted an anti-predatory strategy, getting closer to human activity, while bears movements varied individually. Our findings indicate that high numbers of hikers may play a role in shaping prey-predator spatial relations; such effects on the ecosystem are of conservation concern and could be managed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».