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Enregistrement W2765227995 · doi:10.1002/jwmg.21380

Moose response to high‐elevation forestry: Implications for apparent competition with endangered caribou

2017· article· en· W2765227995 sur OpenAlexafffund
Meghan Anderson, Bruce N. McLellan, Robert Serrouya

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteMinistry of ForestsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésWoodland caribouSeral communityEcologyUnderstoryVegetation (pathology)HabitatGeographyPopulationSequoiaPredationAbies lasiocarpaTaigaBiologyCanopyMontane ecologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Habitat disturbance threatens woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) by altering inter‐tropic relationships, which causes predation rates to increase. Of particular concern is the increase in early seral vegetation in high‐elevation caribou summer habitat created by the recent expansion of logging into these forests. Deep snow confines the relatively abundant moose (Alces alces) population to valleys during winter, but in summer they can move up slope, where their spatial overlap with caribou increases. Wolves (Canis lupus) follow moose, their primary prey, up slope and occasionally encounter and kill caribou. We tested the hypothesis that early seral vegetation in high‐elevation cutblocks (i.e., logged areas) attracts moose into mountain caribou summer habitat, and thereby increases the spatial overlap between caribou, moose, and wolves. To test our hypothesis, we examined how moose selection for early seral vegetation changed with elevation, how moose used undisturbed habitat, and how the proportion of early seral vegetation at high elevations in a moose home range was related to the amount of time moose spent at high elevations. Moose selection for cutblocks increased with elevation; however, when moose were at high elevations they spent the majority of their time in old‐growth forest where they were likely browsing on understory shrubs, and the area of high‐elevation cutblocks in moose home ranges did not affect the amount of time moose spent at high elevations. When we further explored the relationship between the amount of early seral vegetation at high elevations and the amount of time moose spent at high elevations, we found moose spent more time at high elevations when total early seral vegetation (from natural sources and cutblocks) increased, but there was little evidence that either type, on their own, influenced moose to use higher elevations. We conclude that although moose select cutblocks, the influence of high‐elevation cutblocks on moose was minor in our study. Our results and those of other studies suggests low‐elevation logging in moose winter ranges has led to an increased number of moose, and likely has a greater effect on moose distribution than logging at higher elevations. These insights can help guide management of apparent competition between moose and caribou. © 2017 The Wildlife Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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