Habitat Patch Use by Fishers in the Deciduous Forest-Dominated Landscape of the Central Appalachian Mountains, USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fishers (Pekania pennanti) are often associated with the coniferous and mixed forests of the northern United States and central Canada, and their ecology has been studied extensively in portions of their distributional range. Recently, natural range expansion and reintroductions have led to recolonization by fishers to portions of the central Appalachian Mountains, where deciduous forest is the dominant vegetation type. We used noninvasive hair-snare surveys and microsatellite genetic analysis to detect fishers in the central Appalachian Mountains of Pennsylvania. We used these detections within an occupancy modeling framework to explore habitat patch use by fishers and the forest characteristics and land use features that influenced it. We found that the likelihood of patch use by fishers was related to forests with higher proportions of low-density residential areas. Our results also suggested that lower road densities might be related to higher likelihood of fisher patch use. Fishers in Pennsylvania tolerated some forms of land development. Patch use was not driven by forest type or canopy cover, at least within our deciduous forest-dominated study areas. Future research identifying threshold values at which forest cover and land development affect patch use by fishers in the central Appalachian Mountains will better inform management decisions with respect to sites for future reintroduction of fishers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».