Wolf-Cougar Co-occurrence in the Central Canadian Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Cougars and wolves are top carnivores that influence the dynamics of an ecosystem, including prey behavior and dynamics, and interspecific competition. Studies about the interactions between wolves and cougars typically find wolves are dominant competitors to cougars. We examined single-species, single-season occupancy models and co-occurrence models of wolves and cougars in the Central Canadian Rocky Mountains to understand interactions between these two species on a grand landscape. Data was collected from 2012-2013 using remote wildlife cameras and separated into seasons. Naïve occupancy estimates were larger for wolves in both seasons, but both species had smaller ranges in winter. There were only slight differences in environmental covariates for the single-species, single-season occupancy models, yet wolf occupancy estimates were still higher than cougars in both seasons. When wolves were species A in the co-occurrence models, results showed cougar occurrence and detection to be independent of wolf presence. However, when cougars were species A in the co-occurrence models, top models showed wolf occurrence and detection to be conditional on cougar presence. Overall, the top competing models in both seasons for either species A had some conditionality, yet no environmental covariates were significant in any co-occurrence model. These results are difficult to interpret; we suspect slight spatial separation between wolves and cougars in this study area, but further studies about smaller-scale competition could uncover more significant interactions between the two carnivores.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».